Um die Leistung von RAD auf anderen Datensätzen oder in anderen Anwendungsszenarien des kontinuierlichen Lernens zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden:
Transfer Learning: Durch die Integration von Transfer-Learning-Techniken könnte RAD auf ähnliche, aber unterschiedliche Datensätze angewendet werden. Indem bereits gelernte Merkmale auf neue Aufgaben übertragen werden, kann die Anpassung an neue Klassen effizienter erfolgen.
Ensemble-Methoden: Die Kombination von mehreren Instanzen des RAD-Modells oder die Integration von Ensemble-Methoden könnte die Robustheit und die allgemeine Leistung verbessern. Durch die Aggregation von mehreren Modellen können verschiedene Blickwinkel und Lernansätze kombiniert werden.
Aktive Lernstrategien: Die Implementierung von aktiven Lernstrategien könnte dazu beitragen, die Effizienz des Lernprozesses zu steigern, indem das Modell gezielt nach den schwierigsten Beispielen für das inkrementelle Lernen sucht.
Kontinuierliche Anpassung: Durch kontinuierliche Anpassung des Modells an sich ändernde Datenverteilungen oder sich entwickelnde Klassen könnte die Leistung von RAD auf lange Sicht verbessert werden.