CLARM의 성능을 향상시키기 위해 추가적인 제약 조건을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 더 정교한 잠재 공간 모델링을 위해 더 많은 데이터를 사용하거나 잠재 변수의 차원을 조정할 수 있습니다. 또한, 더 복잡한 네트워크 구조를 도입하여 모델의 복잡성을 높일 수도 있습니다. 또한, 잠재 변수의 분포를 더욱 밀도 있게 학습하기 위해 추가적인 규제 기법을 도입할 수도 있습니다. 이러한 추가적인 제약 조건은 모델의 일반화 능력을 향상시키고 더 정확한 예측을 가능하게 할 수 있습니다.