在實際應用中，計算效率和重建性能之間的權衡是至關重要的。以下是一些策略來達成這一平衡：
模型簡化：選擇較輕量的模型架構，例如使用較少的層或參數，來提高計算效率。這樣可以在不顯著損失重建性能的情況下，加快訓練和推理速度。
批量處理：在訓練過程中，使用批量處理技術來提高計算效率。通過同時處理多個樣本，可以充分利用GPU的計算能力，從而加快訓練過程。
早停法：在訓練過程中，使用早停法來避免過度擬合，這樣可以在達到滿意的重建性能後，及時停止訓練，從而節省計算資源。
超參數調整：通過調整學習率、批量大小等超參數，來找到最佳的計算效率和重建性能的平衡點。這可以通過網格搜索或隨機搜索等方法來實現。
並行計算：在實現中，可以考慮使用並行計算技術，將計算任務分配到多個處理單元上，從而提高整體計算效率。
算法優化：對UNSURE方法的實現進行算法優化，例如使用更高效的數值計算方法或數據結構，來減少計算時間。
通過這些策略，可以在計算效率和重建性能之間達成良好的平衡，並進一步優化UNSURE方法的實現，使其在實際應用中更具可行性。