バイリプシッツ正規化フロー以外でも同様の問題が発生する可能性は十分にあります。例えば、一般的な生成敵対的ネットワーク（GAN）では、Lipschitz連続条件を満たす必要がある場合もあります。また、他の深層学習アーキテクチャや生成モデルでも同様に制約付けられた関数形式を使用している場合は、同様の問題点が浮かび上がる可能性があります。従って、本研究結果から得られた洞察は広範囲にわたり応用可能であると言えます。