数据特性层面：当面临数据量匮乏、标注成本高昂、数据分布偏移或类别比例失衡等情况时，可探索小样本学习、数据合成、领域自适应等方向。模块改进方面：在经典网络（如ResNet、Transformer、LSTM）中融入注意力机制、门控机制、动态卷积等，以此提升特征提取与表示的能力。架构融合方面：将不同类型的网络进行融合，例如CNN与Transformer结合、图神经网络与时序模型结合，实现多维度的建模。新