Die progressive Lernstrategie von PCLMP könnte in anderen Machine-Learning-Anwendungen nützlich sein, um die Stabilität des Trainingsprozesses zu verbessern und die Modellleistung zu optimieren. Indem das Modell schrittweise von einfachen zu schwierigeren Beispielen übergeht, kann es robustere und vielseitigere Merkmale lernen. Diese Strategie könnte auch dazu beitragen, das Risiko von Overfitting zu verringern und die allgemeine Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. In Anwendungen wie der Spracherkennung oder der Bilderkennung könnte die progressive Lernstrategie dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit der Modelle zu steigern.