확률적 메타소성 기법의 성능을 향상시키기 위해서는 몇 가지 방법을 고려할 수 있습니다. 첫째, 메타소성 파라미터의 동적 조절을 통해 가중치의 중요성을 더 정확하게 파악하고 중요한 가중치에 더 많은 주의를 기울일 수 있습니다. 또한, 가중치 업데이트 확률을 조절하는 데 사용되는 함수의 형태를 최적화하여 더 효율적인 가중치 보존을 달성할 수 있습니다. 더 나아가, 다양한 확률적 메타소성 모델을 실험하고 비교하여 가장 효과적인 모델을 식별하는 것도 중요합니다. 또한, 메타소성 기법을 다른 연속적 학습 알고리즘과 통합하여 더욱 강력하고 안정적인 학습 메커니즘을 개발하는 것이 유익할 수 있습니다.