在實際應用中，選擇合適的訓練策略來平衡分佈內和分佈外的泛化性能，可以考慮以下幾個方面：
數據增強：通過數據增強技術生成多樣化的訓練樣本，這樣可以提高模型對於未見查詢的適應能力，從而改善分佈外的泛化性能。
混合訓練：在訓練過程中，將來自不同分佈的數據混合使用，這樣可以使模型在訓練時接觸到更多樣的查詢，從而提高其對於分佈外查詢的泛化能力。
自適應學習率：根據模型在分佈內和分佈外的表現動態調整學習率，這樣可以在訓練初期專注於分佈內的學習，而在後期逐漸轉向分佈外的學習。
模型集成：使用多個模型進行集成，這樣可以利用不同模型在不同查詢上的優勢，從而提高整體的泛化性能。
正則化技術：引入正則化技術來防止模型過擬合於訓練數據，這樣可以提高模型在未見數據上的泛化能力。
評估指標的選擇：在訓練過程中，選擇合適的評估指標來平衡分佈內和分佈外的性能，例如同時考慮準確率和召回率，或使用F1分數等綜合指標。
通過這些策略，可以根據具體問題的特點，靈活選擇合適的訓練方法，從而在分佈內和分佈外的泛化性能之間取得良好的平衡。