本論文の手法では、ラベルなしデータ中の未知クラスサンプルの検出に焦点を当てていますが、既知クラスサンプルの分類精度を向上させるためにはいくつかの工夫が考えられます。まず、ラベルなしデータから選択された既知クラスサンプルに対して、より適切な擬似ラベルを生成するための方法を検討することが重要です。さらに、既知クラスサンプルと未知クラスサンプルの特徴をより効果的に分離するために、特徴量の抽出やモデルのアーキテクチャの最適化を行うことが有効です。また、アンサンブル学習やドメイン適応の手法を組み込むことで、既知クラスサンプルの分類精度を向上させることができます。