是的，POMONAG的性能預測器可以進一步優化，以提高在更複雜搜索空間上的預測準確性。首先，可以考慮使用更先進的機器學習模型，如深度學習模型，來增強性能預測器的表現。這些模型可以通過更深的網絡結構和更複雜的特徵提取方法來捕捉架構與性能之間的非線性關係。
其次，擴展Meta-Dataset的多樣性和規模也是提高預測準確性的關鍵。通過引入更多樣化的架構和數據集，性能預測器可以學習到更廣泛的特徵，從而提高其在未見數據上的泛化能力。此外，使用增強學習技術來動態調整預測器的參數和結構，根據實時的預測結果進行自我優化，也是一種有效的策略。
最後，進行系統的超參數調整和模型選擇，利用如Optuna等自動化超參數優化工具，能夠進一步提升性能預測器的準確性，特別是在面對更複雜的搜索空間時。