要進一步提高 THEA-Code 在高碼率下的性能，可以考慮以下幾個策略：
優化編碼器和解碼器架構：可以探索更深層次的變壓器架構或其他深度學習模型，以增強編碼器和解碼器的表現。透過增加層數或使用更複雜的注意力機制，可能會提高模型對於複雜 IDS 信道的適應能力。
調整超參數：在訓練過程中，調整超參數如學習率、批次大小和輔助重建損失的權重（µ），可以幫助模型更好地收斂，特別是在高碼率的情況下。這樣的調整可能會改善模型的穩定性和性能。
增強數據集：通過生成更多樣化的訓練數據集，特別是針對高碼率情況下的錯誤模式，可以幫助模型學習到更具魯棒性的編碼策略。這可以包括模擬不同的錯誤配置和信道條件，以提高模型的泛化能力。
集成外部錯誤更正碼：在 THEA-Code 的基礎上，集成成熟的外部錯誤更正碼（如 LDPC 或 Turbo Codes），可以進一步提高在高碼率下的錯誤更正能力。這樣的組合可以利用深度學習模型的靈活性和傳統編碼技術的穩定性。
使用自適應編碼策略：根據實際的錯誤分佈動態調整編碼策略，可能會使 THEA-Code 在不同的信道條件下表現更佳。這可以通過在線學習或增量學習的方式實現。