在實際應用中，根據不同任務的需求靈活調整補全方法的參數和正則項是至關重要的。首先，應根據數據的特性和缺失模式選擇合適的正則化項。例如，對於高維稀疏數據，可以選擇L1正則化以促進稀疏性，而對於低維密集數據，則可以選擇L2正則化以保持數據的平滑性。其次，根據任務的具體需求調整步長（步伐）和迭代次數，以平衡收斂速度和準確性。在某些情況下，可能需要進行網格搜索或隨機搜索來找到最佳的超參數組合。此外，根據不同的應用場景（如推薦系統、圖像檢索等），可以調整相似度矩陣的計算方法，例如選擇不同的相似度度量（如餘弦相似度、歐氏距離等），以適應特定的任務需求。這些靈活的調整能夠顯著提高補全方法的效果和適用性。