SOME（Self-Organizing Map Ensemble）是一种集成学习方法，可以与深度学习模型集成以提高模型性能。下面是一些与深度学习模型集成的方法：
Bagging：将多个深度学习模型训练在不同的数据子集上，然后将它们的预测结果进行平均或投票，以获得更好的性能。
Boosting：通过依次训练一系列深度学习模型，每次都根据前一个模型的表现来调整数据分布，从而提高模型的性能。
Stacking：将多个深度学习模型的预测结果作为输入，然后使用一个元模型（如SOME）来融合这些结果，以获得更好的性能。
深度学习模型的串行集成：将多个深度学习模型按顺序组合在一起，形成一个更深层的网络结构，以提高模型的性能。
通过以上方法，可以有效地将SOME集成到深度学习模型中，从而提高模型的性能和泛化能力。
