MDN（Marginal Debiased Network）可以有效地擴展到其他類型的偏差，例如年齡和種族，這主要得益於其設計的靈活性和可調整性。首先，MDN的核心思想是通過引入邊際懲罰來強調偏差衝突樣本，這一方法不僅限於性別偏差，還可以應用於年齡和種族等其他偏差屬性。具體而言，對於年齡偏差，MDN可以通過將年齡作為偏差屬性，並根據不同年齡段的樣本分佈調整邊際參數，來強化對於不同年齡組的公平性。同樣，對於種族偏差，MDN可以針對不同種族的樣本進行邊際調整，從而減少模型在種族分類上的偏見。這種方法的關鍵在於利用元學習框架自動學習最佳邊際，確保模型在面對不同類型的偏差時，能夠保持公平性和準確性。