深層学習の高い性能（汎化性能）の起源は大きな謎であるが、それに数理的・応用的なアプローチで取り組むことが目標であった。本助成事業で整備できた計算機環境によって、深層学習に関する様々な計算機実験を行うことができた。その結果、深層学習の性能向上に寄与する実践的なノウハウを蓄積することができた。そのノウハウを活用し、実験科学のデータなどに対して、機械学習の長所を生かした応用研究を行うことができた。その際には計算機実験による実務的な側面も重要であったが、数理的解析による機械学習モデルの改良・調整も大きな役割を果たした。