CoSAMの性能向上のためにはいくつかの追加の工夫が考えられます。まず、モデルの学習データの多様性を増やすことが重要です。さらに、ハイパーパラメータの調整やデータ拡張の改善も性能向上に貢献します。また、異なるアーキテクチャや損失関数の探索、さらなるモデルの複雑化や深層学習技術の導入なども検討すべき点です。さらに、CoSAMの各モジュール間の連携や相互作用をさらに最適化することで、モデル全体の性能を向上させることができます。