是的，除了深度自適應，將其他網路參數如寬度和分辨率納入自適應範疇，可以實現更全面的性能-效率權衡。寬度自適應可以通過設計可調整的通道數來實現，這樣模型可以根據輸入數據的特徵和計算資源的限制，動態調整每層的通道數。這不僅能提高計算效率，還能在需要時增強模型的表現。
在分辨率自適應方面，模型可以根據輸入圖像的特徵和任務需求，選擇不同的輸入分辨率進行處理。這樣的設計可以在處理高分辨率圖像時保持高精度，而在處理低分辨率圖像時則提高計算速度。
綜合這些自適應策略，模型能夠在不同的計算環境和任務需求下，靈活調整其結構，從而實現最佳的性能和效率平衡。這種多維度的自適應設計將使得神經網路在實際應用中更加高效和靈活。