研究发现，非常宽的神经网络在训练行为上只有一个自由度，选择学习率和初始权重大小等超参数时。宽网络可以以类似核机器的方式进行懒惰训练，也可以在μP区域表现出特征学习。这种丰富性尺度可能是发展深度神经网络特征学习的关键。

本文研究了非常宽的神经网络的理论分析，解释了训练宽网络的有效方法，并提供了实证证据。