Approx-FIRAL的性能確實可以進一步優化，特別是通過自適應調整Rademacher向量的數量和共軛梯度（CG）收斂容差。自適應調整Rademacher向量的數量可以根據當前的梯度估計精度來動態調整，這樣可以在需要更高精度時增加向量數量，而在收斂較快的情況下減少向量數量，從而提高計算效率。此外，CG的收斂容差也可以根據當前的迭代狀態進行調整，例如在初始階段使用較寬鬆的容差以加快收斂速度，而在接近最優解時則使用更嚴格的容差以提高解的準確性。這種自適應策略不僅能提高Approx-FIRAL的效率，還能在不同的數據集和任務中保持穩定的性能。