本研究提出了一种新方法，解决了彩票票假设在小规模数据集上的泛化能力不足问题，强调参数符号配置的重要性，并优化随机初始化网络以达到与稀疏网络相当的性能。

本研究提出Di$ ext{[M]}$O方法，通过优化logits和随机初始化，显著提升了掩蔽扩散模型在推理过程中的效率。

本研究探讨了过参数化张量分解中的隐式正则化，提出了一种新方法，证明在小随机初始化下，梯度下降能够引导模型趋向低管状秩解，从而显著提升图像数据建模中的张量分解性能。

研究发现深度神经网络中的神经崩溃现象主要由平均梯度外积（AGOP）引起，AGOP在随机初始化的神经网络中会导致神经崩溃。

该论文研究了使用Natural evolutionary strategies方法优化处于梯度消失区域的带参数量子电路的随机初始化。实验结果表明，NES方法可以在较少的电路评估次数下实现与现有优化技术相当的准确性。