TTA 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인으로는 데이터의 분포 변화, 레이블의 불균형, 샘플의 다양성, 모델의 일반화 능력 등이 있습니다. 데이터의 분포 변화는 모델이 새로운 데이터에 적응하는 데 중요한 역할을 합니다. 레이블의 불균형은 모델이 특정 클래스에 치우쳐 학습하는 것을 방지하고 일반화 성능을 향상시키는 데 영향을 줄 수 있습니다. 또한, 샘플의 다양성은 모델이 다양한 상황에 대응할 수 있는 능력을 키우는 데 중요합니다. 마지막으로, 모델의 일반화 능력은 TTA 성능을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 요인들을 종합적으로 고려하여 TTA 성능을 향상시키는 방향으로 연구를 진행할 수 있습니다.