在不降低模型吞吐量的情況下，提高模型在單次通過數據流中學習有效特徵的能力，可以採用以下幾種策略。首先，利用預訓練模型作為初始化，這樣可以使模型在面對新數據時，迅速獲得較好的分類性能，從而減少訓練所需的時間。其次，設計一種非稀疏正則化方法，這種方法可以限制模型參數的稀疏性，促使模型在學習過程中保持多樣的判別特徵，從而提高其對不同類別的識別能力。此外，通過最大分離準則來優化特徵學習，確保不同類別的特徵在特徵空間中有足夠的分離度，這樣可以進一步提升模型的學習效率。最後，針對數據流的特性，調整模型的訓練策略，確保模型能夠在有限的時間內有效地處理更多的數據樣本，從而提高整體的模型吞吐量。