異なるトレーニング手順が推論された表現と移植性に与える影響は重要です。例えば、データ拡張、損失関数、最適化アルゴリズムなどの設定を変化させることで、事前学習モデルの汎化能力にどのように影響するかを調査することができます。これにより、事前学習モデルの振る舞いやパフォーマンスへの理解が深まり、より堅牢なモデルを開発するための洞察が得られます。