在實際應用中，選擇合適的 Bregman 函數和權重矩陣可以顯著提高算法性能，以下是一些考量因素：
問題的稀疏性特徵：如果問題具有稀疏性特徵，則可以選擇 ℓ1 範數或加權 ℓ1 範數作為 Bregman 函數。這樣可以促進解的稀疏性，從而提高計算效率。
數據的分佈特性：根據數據的分佈特性選擇合適的 Bregman 函數。例如，對於具有高斯分佈的數據，可以選擇 ℓ2 範數；而對於具有重尾分佈的數據，則可以考慮使用 ℓ1 範數或其他穩健的損失函數。
算法的收斂性需求：根據算法的收斂性需求選擇權重矩陣。如果需要更快的收斂速度，可以選擇較大的權重；反之，則可以選擇較小的權重以穩定算法的行為。
計算資源的限制：在計算資源有限的情況下，選擇計算成本較低的 Bregman 函數和權重矩陣是必要的。這樣可以在保證性能的同時，降低計算負擔。
實驗和調參：在實際應用中，進行實驗和調參是選擇合適 Bregman 函數和權重矩陣的重要步驟。通過對不同配置的性能進行比較，可以找到最適合特定問題的設置。