CoVerD的設計理念主要針對神經網路分類器，但其方法論和技術框架也可以應用於其他類型的機器學習模型，如生成模型或強化學習模型。對於生成模型，CoVerD可以用來驗證生成的樣本在面對少量像素擾動時的穩健性，確保生成的數據在一定的擾動範圍內仍然保持其真實性和有效性。至於強化學習模型，CoVerD可以用來分析智能體在面對環境擾動時的穩健性，特別是在狀態空間中進行少量變化的情況下，確保智能體的決策不會受到輕微擾動的影響。因此，CoVerD的應用範圍不僅限於神經網路分類器，還可以擴展到其他機器學習領域，從而提高模型的穩健性和可靠性。