メモリ容量以外の性能指標、例えば予測精度や学習速度、汎化能力などにも、数値的な問題が存在する可能性があります。特に、モデルの複雑さやパラメータの数が増えると、過剰適合や数値的な不安定性が生じやすくなります。例えば、トレーニングデータに対する過剰適合は、モデルのパラメータ推定における数値的な問題から生じることがあります。また、非線形性が強いモデルでは、勾配消失や勾配爆発といった問題が発生し、これが学習の安定性に影響を与えることがあります。したがって、メモリ容量以外の性能指標においても、数値的な問題を解決するための新たな手法やアプローチが必要とされるでしょう。