FER-GCD框架不僅限於人臉表情識別，還可以應用於其他開放世界場景的類別發現任務。以下是幾個潛在的應用領域：
物體識別：在開放世界的物體識別任務中，FER-GCD可以用來識別和發現新的物體類別，特別是在未標記數據豐富的情況下。通過類似的對抗性去偏見策略，模型可以在學習新物體的同時保持對已知物體的識別能力。
場景理解：在自動駕駛或機器人導航中，FER-GCD可以用於識別和分類新的場景元素，例如行人、交通標誌或障礙物，從而提高系統的環境感知能力。
醫療影像分析：在醫療影像分析中，FER-GCD可以用於發現新的病變類別，特別是在未標記的醫療影像數據中。這可以幫助醫生更好地識別和診斷新型疾病。
社交媒體內容分析：在社交媒體平台上，FER-GCD可以用於分析和識別新的內容類別，例如新興的話題或趨勢，從而幫助企業和研究人員更好地理解用戶行為。