SOME（Self-Organizing Map Ensemble）是一種集成學習方法，可以與深度學習模型集成以提高模型性能。下面是一些與深度學習模型集成的方法：
Bagging：將多個深度學習模型訓練在不同的數據子集上，然后將它們的預測結果進行平均或投票，以獲得更好的性能。
Boosting：通過依次訓練一系列深度學習模型，每次都根據前一個模型的表現來調整數據分布，從而提高模型的性能。
Stacking：將多個深度學習模型的預測結果作為輸入，然后使用一個元模型（如SOME）來融合這些結果，以獲得更好的性能。
深度學習模型的串行集成：將多個深度學習模型按順序組合在一起，形成一個更深層的網絡結構，以提高模型的性能。
通過以上方法，可以有效地將SOME集成到深度學習模型中，從而提高模型的性能和泛化能力。
