要擴展FullCert以支持更大規模的神經網絡模型，可以考慮以下幾個策略：
分層抽象化：通過將模型分解為多個子模型或模塊，對每個模塊進行獨立的健壯性證明，然後將這些證明合併。這樣可以減少每次計算的複雜度，並使得每個模塊的證明更易於管理。
改進的數值方法：採用更高效的數值方法來處理間隔運算，特別是在大規模矩陣乘法和激活函數的計算中。這可以通過使用快速傅里葉變換（FFT）或其他數學工具來加速計算。
並行計算：利用現代計算架構的並行處理能力，將證明過程分配到多個處理單元上。這不僅可以加快計算速度，還能有效地處理大規模數據集。
自適應過度近似：開發自適應的過度近似技術，根據模型的特定結構和訓練數據的特性動態調整近似的精度。這樣可以在保持計算效率的同時，減少過度近似帶來的影響。
增強的數據集：通過使用增強技術來擴展訓練數據集，從而提高模型的健壯性。這可以幫助模型在面對更大規模的數據時，仍然保持穩定的性能。
這些策略的結合可以有效地提高FullCert在大規模神經網絡模型中的應用能力，並克服當前方法在計算複雜度和過度近似方面的限制。