要進一步提升組合動作識別的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
多樣化訓練數據：擴展訓練數據集的多樣性，包含更多不同類型的動作和物品組合。這可以通過合成數據或增強現有數據來實現，從而使模型能夠學習到更廣泛的動作模式。
強化學習和自監督學習：利用強化學習和自監督學習的方法，讓模型在未標註的數據上進行自我學習，從而提高其對未見物品和動作的識別能力。
跨域學習：將模型在不同的領域或場景中進行訓練，這樣可以使模型學會在不同上下文中識別動作，進而提升其泛化能力。
結合多模態信息：除了視覺信息外，還可以結合聲音、觸覺等其他模態的信息，這樣可以提供更豐富的上下文，幫助模型更好地理解動作。
改進互動建模：進一步優化互動建模方法，例如引入更高階的互動特徵，或使用圖神經網絡來捕捉更複雜的物品之間的關係，這樣可以提高模型對於複雜動作的識別能力。