在BiPC中，設計更有效的校準機制可以考慮以下幾個方面：
動態校準係數：引入動態校準係數，根據源域和目標域的特徵分佈自適應調整校準係數。這樣可以使模型在不同的訓練階段根據當前的學習狀態進行調整，從而提高校準的靈活性和有效性。
多層次校準：在不同的網絡層次上進行校準，而不僅僅是在輸出層。這樣可以充分利用中間層的特徵信息，進一步增強源域和目標域之間的互補。
集成校準方法：結合多種校準方法，例如結合概率校準和特徵校準，通過多種視角來進行校準，這樣可以提高校準的準確性和穩定性。
自適應校準策略：根據模型在目標域的表現自動調整校準策略。例如，當模型在目標域的性能下降時，自動加強校準力度，反之則減少校準力度，這樣可以實現更靈活的校準。
引入外部知識：利用外部知識（如類別關係或領域知識）來輔助校準過程，這樣可以進一步提高校準的準確性，並促進源域和目標域之間的有效互補。