在跨域新類別發現（CDNCD）任務中，除了移除獨有風格特徵外，還有幾個關鍵因素需要考慮。首先，語義一致性是至關重要的，這意味著標記數據和未標記數據之間應該共享高層次的語義特徵。這樣可以確保模型在進行分類和聚類時能夠有效地利用已知類別的信息。其次，數據的分佈差異也是一個重要因素，因為不同的數據分佈可能會導致模型性能的顯著下降。因此，理解和處理標記數據和未標記數據之間的分佈差異是必要的。此外，模型的選擇和訓練策略也會影響最終的性能，特別是選擇合適的骨幹網絡和預訓練策略，這些都會影響特徵提取的質量。最後，正則化技術的使用可以幫助減少過擬合，進一步提高模型的泛化能力。