Approx-FIRAL的矩陣塊對角結構和隨機矩陣跡估計器具有廣泛的應用潛力，超越了主動學習的範疇。這些技術可以應用於多種機器學習任務，例如深度學習中的模型訓練和優化，特別是在處理大規模數據集時。矩陣塊對角結構可以用於加速大規模線性回歸、支持向量機（SVM）和其他基於矩陣運算的算法，因為它能夠減少計算和存儲的需求。隨機矩陣跡估計器則可以用於快速估計大型矩陣的特徵值和跡，這在主成分分析（PCA）和其他降維技術中非常有用。因此，這些技術的引入不僅能提高計算效率，還能擴展到更廣泛的機器學習應用中。