本論文では ReLUニューラルネットワークによって, $\ell^2$ノルムを近似する手法を提案した. ReLUニューラルネットワークは現在, 多くのAIに使われている技術であり, その近似能力を考えることは有意義であると考えたためである. 特に$\ell^2$ノルムはリプシッツ連続の意味で最適な訓練データの補間の構成要素であるため, 重要である.