最も難しいサンプルを除外することで性能が向上した結果から、これらの難しいサンプルを別の方法で活用する可能性が考えられます。例えば、これらの難しいサンプルを特定のサブセットとして抽出し、別個のモデルで学習させることで、より複雑なパターンや特徴を捉えるための特化したモデルを構築することができます。また、これらの難しいサンプルを用いて、モデルのロバスト性や汎化能力を向上させるための新たな学習戦略を構築することも可能です。