この論文から得られるインスピレーションは多岐にわたります。
NN設計時：単純さおよび低周波数/低次元関数への傾斜は一般化能力向上に貢献する可能性があるため、「simplicity bias」または「Neural Redshift」効果を取り入れた新しいNNアーキテクチャ設計手法
トレーニング方法：GD以外でも良好な一般化能力を持つソリューション探索手法（例：均等サンプリング）またはパラメタライズ手法
新しいアプローチ：他分野（物理学等）から着想した帰納バイアス導入方法
これらインスピレーションから派生した新しい発見・技術開発は今後深層学習領域全体に影響及ぼすかも知れません。