FluoroSAM의 성능 향상을 위해 고려해볼 수 있는 방법은 다양합니다. 먼저, 데이터 양을 늘리고 다양성을 확보하여 모델을 더 강력하게 훈련시키는 것이 중요합니다. 또한, 모델 아키텍처의 개선을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 더 깊은 네트워크 구조나 추가적인 레이어를 사용하여 모델의 표현력을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 데이터 전처리 기술을 개선하거나 학습률 스케줄링을 조정하여 모델의 수렴 속도를 개선할 수도 있습니다. 마지막으로, 앙상블 학습이나 전이 학습과 같은 기술을 활용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.