要進一步提升SSC框架在遷移學習和自監督預訓練方面的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強預訓練模型的質量：使用更強大的自監督學習方法，如MoCo v2或SimCLR，進行更長時間的預訓練，這樣可以獲得更具表現力的特徵表示。這些方法能夠在大規模無標籤數據上學習到更豐富的特徵，從而提高後續的半監督學習性能。
調整超參數：在SSC框架中，調整溫度參數T和T'，以及伪標籤閾值τ，可以顯著影響模型的收斂速度和最終性能。進行超參數的系統性搜索，找到最佳的參數組合，以提高模型的穩定性和準確性。
融合多種增強技術：在數據增強方面，除了使用RandAugment外，還可以考慮其他增強技術，如CutMix或MixUp，這些方法能夠進一步提高模型的泛化能力，特別是在標籤稀缺的情況下。
引入領域知識：在特定應用場景中，結合領域知識來設計特定的增強策略或損失函數，可以進一步提升模型的性能。例如，對於醫療影像分析，可以根據醫學專家的意見來設計增強策略。