為了在保持人類感知質量的同時進一步提高壓縮模型在下游機器學習任務上的性能，可以考慮以下幾個策略：
聯合訓練：通過將壓縮編碼器和下游任務模型進行聯合訓練，壓縮模型可以學習到更適合特定任務的特徵表示。這種方法使得壓縮過程不僅考慮人類視覺質量（如PSNR和SSIM），還能優化下游任務的準確性。
多任務學習：設計一個多任務學習框架，讓壓縮模型同時考慮多個下游任務的需求。這樣可以促使模型學習到更通用的特徵，從而提高在不同任務上的表現。
特徵選擇與強化：在壓縮過程中，針對下游任務的特徵進行選擇和強化。例如，可以在編碼前進行預處理，強調對下游任務有用的特徵，這樣可以減少不必要的信息損失。
損失函數的設計：設計一個綜合考慮人類感知質量和機器學習性能的損失函數。這可以通過將重建損失和下游任務損失結合起來，來平衡兩者之間的權重。
增強數據：在訓練過程中使用數據增強技術，這不僅可以提高模型的魯棒性，還能幫助模型學習到更具代表性的特徵，從而在壓縮後的圖像上表現更好。