除了輸入-標籤相關性，還有多個因素可能影響隨機特徵模型的性能。首先，數據的噪聲水平是關鍵因素，噪聲越大，模型的泛化能力可能越差。其次，特徵的選擇和維度也會影響模型的性能，過多的特徵可能導致過擬合，而過少的特徵則可能無法捕捉到數據的關鍵信息。此外，激活函數的選擇對模型的非線性表現能力有重要影響，不同的激活函數可能導致模型在不同數據集上的表現差異。最後，正則化技術的使用也會影響模型的學習過程，適當的正則化可以幫助減少過擬合，提高模型的泛化能力。