SLSの最初の寄与は，自動的に，スーパービジョンにおいて，特殊な目的の認識手法を学習したことになる．
SLSが複数のレベルの理由付けをし，利用できるコンピュータービジョンの手順の財の強みを有するので， SLSは，目標を達成できる． 個別の操作プログラムとして対象認識をキャストすることで，SLSは30年分のコンピュータービジョンの研究を 飛び越すのも可能にする． さらに，SLSは，自動的にコントロール方法を学習するので，様々なアプリケーションの特殊な対象を認識するのを可能にする システムの生成も可能となってくる．