FOCIL의 아이디어는 다른 지속 가능 학습 시나리오에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 오프라인 지속적 학습 시나리오에서 FOCIL의 접근 방식을 적용하여 이전 데이터를 저장하지 않고 새로운 작업을 위해 무작위로 가지를 제거하고 훈련함으로써 지속적인 학습을 개선할 수 있습니다. 또한, 도메인 증분 학습과 같은 다른 지속적 학습 시나리오에 FOCIL을 확장하여 지속적 학습 방법론을 더욱 발전시킬 수 있습니다. 이를 통해 FOCIL은 온라인 및 오프라인 지속적 학습 시나리오에서 혁신적인 솔루션으로 나아가는 길을 열 수 있습니다.