跨域新類別發現（CDNCD）任務與其他跨域學習任務（如域適應和域泛化）之間存在著密切的聯繫和明顯的區別。首先，聯繫方面，這三者都涉及到在不同的數據分佈之間進行知識轉移，並且都需要處理標記數據和未標記數據之間的關係。其次，這些任務都強調了學習域不變特徵的重要性，以提高模型在新域上的泛化能力。
然而，區別方面，CDNCD專注於在未標記數據中發現新類別，這些類別在訓練過程中並未出現過，這使得其面臨更大的挑戰。而域適應則主要是將源域的知識轉移到目標域，通常假設目標域的類別與源域的類別相同，只是數據分佈不同。域泛化則是訓練模型以便在未見過的域上進行良好的預測，這意味著模型需要具備更強的泛化能力，以應對未來可能出現的各種域。因此，雖然這些任務在某些方面相互關聯，但它們的目標和挑戰卻各不相同。