要確定哪些學習或優化問題可以從公開數據中獲益更多，首先需要考慮問題的結構和特性。具體來說，以下幾個因素可能影響公開數據的效用：
數據的相關性：公開數據與私有數據的相關性越高，則從公開數據中獲益的潛力越大。例如，在某些應用中，公開數據可能提供了與私有數據相似的分佈特徵，這樣可以更好地捕捉模型的潛在模式。
模型的複雜性：對於較簡單的模型，公開數據的增益可能有限，因為模型的表現主要依賴於私有數據。然而，對於複雜的模型，公開數據可以提供額外的資訊，幫助模型更好地學習。
損失函數的性質：某些損失函數可能對於公開數據的利用更為敏感。例如，對於具有較高方差的損失函數，公開數據的引入可能會顯著降低模型的預測誤差。
關於是否存在某些一般性質，可以決定是否能夠在漸進意義上優於簡單的基準算法，研究表明，這些性質可能與數據的分佈、模型的結構以及算法的設計有關。特別是，當公開數據能夠提供額外的樣本信息或降低模型的過擬合風險時，則可能實現漸進的優化。