設計更有效的自適應策略以提高模型準確性並減少計算資源的使用，可以考慮以下幾個方面：
基於誤差指標的自適應測試函數選擇：利用a posteriori誤差估計器來指導測試函數的選擇，僅在誤差較大的區域增加測試函數的數量，這樣可以有效地集中計算資源在最需要的地方。
動態調整學習率：在訓練過程中，根據模型的收斂情況動態調整學習率，這樣可以在模型收斂較快時減少計算次數，而在收斂較慢時增加計算次數，以提高整體效率。
早停策略：實施早停策略，根據驗證集的性能來決定何時停止訓練，這樣可以避免過擬合並節省計算資源。
多階段訓練：將訓練過程分為多個階段，初始階段使用較少的測試函數進行粗略訓練，隨後根據誤差指標逐步增加測試函數的數量，這樣可以在初期快速獲得一個粗略解，然後再進行精細調整。