為了進一步提高unORANIC+在小型但高維度數據集上的疾病分類性能，可以考慮以下幾個策略：
數據增強：透過引入更豐富的數據增強技術，增加訓練數據的多樣性，幫助模型學習到更具代表性的特徵。這可以包括隨機旋轉、平移、縮放以及顏色變換等方法，以提高模型的泛化能力。
轉移學習：利用在大型數據集上預訓練的模型作為基礎，然後在小型數據集上進行微調。這樣可以充分利用預訓練模型所學到的特徵，從而提高在小型數據集上的分類性能。
模型架構調整：根據數據集的特性，調整unORANIC+的模型架構，例如增加注意力機制或改進解碼器的設計，以更好地捕捉高維數據中的重要特徵。
正則化技術：引入正則化技術，如Dropout或L2正則化，以防止過擬合，特別是在小型數據集上，這有助於提高模型的穩健性和泛化能力。
集成學習：結合多個模型的預測結果，通過集成學習的方法來提高分類的準確性。這可以通過投票或加權平均的方式來實現，從而減少單一模型的偏差。
透過這些策略的綜合應用，unORANIC+在小型但高維度數據集上的疾病分類性能有望得到顯著提升。