DYS-Net 모델의 성능을 더 향상시키기 위해 고려할 수 있는 추가적인 기법들은 다음과 같습니다:
더 복잡한 네트워크 구조: 더 깊거나 넓은 신경망 구조를 사용하여 모델의 용량을 늘릴 수 있습니다. 이를 통해 모델이 더 복잡한 패턴을 학습하고 더 정확한 예측을 할 수 있습니다.
정규화 기법: 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위해 정규화 기법을 추가할 수 있습니다. 드롭아웃, 배치 정규화 등을 활용하여 모델의 과적합을 방지할 수 있습니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 학습률, 배치 크기, 최적화 알고리즘 등의 하이퍼파라미터를 조정하여 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다.
앙상블 학습: 여러 다른 모델을 결합하여 앙상블 학습을 수행함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다양한 모델의 예측을 평균 또는 결합하여 더 강력한 예측 모델을 만들 수 있습니다.