지속적 학습 성능에는 다양한 요인들이 영향을 미칩니다. 첫째로, 모델의 복잡성과 용량은 지속적 학습 성능에 중요한 역할을 합니다. 모델이 복잡하고 용량이 크면 이전 작업에서 학습한 정보를 보존하면서 새로운 작업에 적응하는 능력이 향상될 수 있습니다. 둘째로, 데이터의 다양성과 양은 모델의 일반화 능력에 영향을 미칩니다. 다양한 데이터를 활용하여 모델을 학습시키면 새로운 작업에 대한 적응성이 향상될 수 있습니다. 또한, 학습률, 배치 크기, 최적화 알고리즘 등의 하이퍼파라미터 설정도 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이러한 요인들을 고려하여 모델을 설계하고 효율적으로 학습시키는 것이 중요합니다.