양자화된 광학 신경망의 성능 향상을 위해 고려해야 할 다른 요인으로는 양자화 오차의 최소화, 학습 데이터의 다양성, 그리고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것이 중요합니다. 양자화된 매개변수의 정밀도를 높이고 양자화 오차를 최소화하는 방법을 개발하는 것이 중요합니다. 또한, 다양한 학습 데이터를 사용하여 모델의 성능을 향상시키고, 모델이 다양한 상황에서 잘 작동할 수 있도록 하는 것이 필요합니다. 마지막으로, 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 규제 기법이나 데이터 증강 기술을 적용하는 것도 중요한 요소입니다.