DINO 대리모델의 성능은 여러 요인에 의해 결정됩니다. 첫째, DINO 대리모델의 학습 데이터의 품질과 양은 중요합니다. 학습 데이터가 다양하고 대표적이며 충분히 많을수록 대리모델의 성능이 향상됩니다. 둘째, 대리모델의 구조와 복잡성도 성능에 영향을 미칩니다. 적절한 신경망 아키텍처와 하이퍼파라미터 설정을 통해 대리모델을 최적화해야 합니다. 셋째, 대리모델의 학습 알고리즘과 최적화 방법도 성능에 영향을 줍니다. 효율적인 학습 알고리즘을 사용하여 대리모델을 효과적으로 학습시키는 것이 중요합니다.