損失値ベースのデータセットプルーニングは、画像スーパーレゾリューション以外のタスクにおいても有効な手法として機能する可能性があります。例えば、異常検知やパターン認識などのタスクにおいて、モデルの学習において重要なサンプルを選択することで、効率的な学習を促進し、モデルの性能向上につながる可能性があります。損失値に基づくデータセットプルーニングは、モデルが学習する際に重要な情報を保持しつつ、データセットのサイズを削減することができるため、他のタスクでも有用性が期待されます。