Um die Leistung auf zukünftigen Klassen zu verbessern, könnte der Ansatz zur Selbstkalibrierung der Konfidenz durch die Integration von Techniken zur proaktiven Anpassung an neue Klassen erweitert werden. Dies könnte beinhalten, dass das Modell während des Trainings auf vorhandene Klassen auch auf potenzielle zukünftige Klassen vorbereitet wird. Dies könnte durch die Verwendung von Generative Adversarial Networks (GANs) oder ähnlichen Techniken erfolgen, um synthetische Daten für zukünftige Klassen zu generieren und das Modell darauf vorzubereiten. Darüber hinaus könnten inkrementelle Lernstrategien implementiert werden, die es dem Modell ermöglichen, sich kontinuierlich an neue Klassen anzupassen, ohne die Leistung auf den alten Klassen zu beeinträchtigen. Durch die Integration dieser Ansätze könnte der Fokus von der reinen Erhaltung der Leistung auf alten Klassen auf die Verbesserung der Leistung auf zukünftigen Klassen verlagert werden.