このSparse Representer定理は他の機械学習アルゴリズムやモデルでも適用可能です。例えば、ニューラルネットワークや深層学習モデルにおいてもスパース性は重要です。このようなアプローチは高次元空間で効果的な特徴抽出や計算負荷軽減に役立ちます。また、異種データセットや大規模データ処理時にも応用可能であり、汎用性が高い結果と言えます。