在實際應用中，根據具體需求在ID（內部數據）和OOD（外部數據）性能之間進行權衡和調整，可以通過調整相似性損失的權重來實現。具體而言，研究者可以在微調過程中根據任務的特性和需求，選擇不同的相似性損失權重α值。例如，若任務對於OOD性能要求較高，可以增加α的值，以強化對預訓練模型特徵的保留；反之，若ID性能更為重要，則可以降低α的值，促進模型對特定任務的適應性。此外，進行交叉驗證和超參數調整，根據不同的數據集和場景進行實驗，能夠幫助找到最佳的ID和OOD性能平衡點，從而滿足實際應用的需求。