この記事から得られる重要な視点は、ニューラルネットワークや機械学習全体におけるスパース性の重要性です。記事では、単純な特徴量が学習されやすいというシンプリシティバイアスに焦点を当てています。このバイアスを理解し、それを利用して偽の相関を早期に特定する手法であるSpareが提案されています。したがって、複雑さよりも単純さを好むニューラルネットワークのトレーニング方法やデータセット内の偽の相関への対処は、機械学習全体において重要な考え方となります。