MPMの性能に影響を与える要因は、データセットの特性以外にもいくつか存在します。まず、モデルアーキテクチャの選択が重要です。特に、エンコーダーとデコーダーの設計、層の深さ、注意機構の数などが、モデルの表現力や学習能力に直接影響します。また、トレーニングプロセスにおけるハイパーパラメータの設定（学習率、バッチサイズ、マスク率など）も、モデルの収束速度や最終的な性能に大きな影響を与えます。さらに、使用する再構成タスクの種類やその組み合わせも、MPMの効果に寄与します。例えば、連続的な特徴の回復タスクや粒子の識別タスクの選択が、モデルの学習における情報の豊かさに影響を与えます。最後に、トレーニングデータの量や質も重要であり、特にデータの多様性がモデルの一般化能力に寄与します。