本論文では、カリキュラム学習に関する理論的貢献が示されています。具体的には、アルゴリズム1が任意のカリキュラム学習手法と同等のサンプル複雑性を持つことが議論されています。アルゴリズム1はタスク集合全体で動作し、各タスクを順番に探索していくことで効率的な学習を実現します。この結果から、適切なカリキュラム設計が多様なタスクセットに対しても有益である可能性が示唆されています。