ディープラーニングフレームワークの変換以外に、モデルの堅牢性に影響を与える要因はないか?
ディープラーニングモデルの堅牢性に影響を与える要因は、DLフレームワークの変換以外にもいくつか存在します。例えば、モデルの前処理方法やデータセットの品質、ハイパーパラメータの選択、モデルアーキテクチャの適合性などが挙げられます。前処理方法が不適切だと、モデルの性能が低下する可能性があります。また、データセットの品質が低い場合、モデルは適切に学習できず、予測精度が低下する可能性があります。さらに、適切なハイパーパラメータの選択や適切なモデルアーキテクチャの選定もモデルの性能に影響を与える重要な要素です。