POSNEGDM 프레임워크의 성능을 저해할 수 있는 요인 중 하나는 데이터 품질과 양입니다. 모델의 학습에 사용되는 데이터가 불균형하거나 불완전할 경우 모델의 성능이 저하될 수 있습니다. 또한, 모델의 하이퍼파라미터 설정이 적절하지 않거나, 각 손실 함수의 가중치가 잘못 조정되면 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 모델의 복잡성이 너무 높거나 낮을 경우에도 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 데이터 품질, 하이퍼파라미터 설정, 모델 복잡성 등을 고려하여 성능을 최적화해야 합니다.