要优化SOME的性能，可以尝试以下方法调整参数：
调整学习率：增加学习率可以加快模型收敛速度，减少学习率可以提高模型的稳定性和泛化能力。调整正则化参数：增加正则化参数可以减少过拟合问题，减少正则化参数可以提高模型在训练集上的拟合能力。增加训练数据量：增加训练数据可以帮助模型更好地泛化，提高性能。调整网络结构：增加神经网络的层数和节点数可以提高模型的表达能力，但需要注意避免过拟合问题。使用更好的优化器：尝试使用其他优化器如Adam、RMSprop等可以提高模型的收敛速度和性能。进行超参数搜索：使用网格搜索或随机搜索等方法来搜索最优的超参数组合来优化模型性能。
