Die Transitivity of LMC kann auf andere Bereiche des Deep Learning angewendet werden, indem sie als Grundlage für die Verbesserung der Verallgemeinerung von Modellen in verschiedenen Trainingsparadigmen genutzt wird. Zum Beispiel könnte die Idee der Transitivity genutzt werden, um die Verbindung zwischen verschiedenen Modellen in Transfer Learning-Szenarien zu verbessern. Indem man die LMC-Prinzipien auf verschiedene Modelle anwendet, die auf ähnlichen oder unterschiedlichen Datensätzen trainiert wurden, könnte man die Übertragbarkeit von Wissen zwischen den Modellen verbessern und die Leistung in neuen Aufgaben steigern.