研究表明，树状委员会机器与随机对偶理论是网络容量分析的有力工具，其提升机制收敛快，结果与统计物理方法一致。在多层sign感知器中增加神经元有益，特定TCM结构可降低容量界限。双层网络记忆容量下界为md/2，过度参数化模型具备完全记忆能力。深度比宽度对网络性能的提升可达指数级，两层隐藏层即可表示线性阈值函数。