Die Verwendung von i.i.d.-Initialisierung im Vergleich zur gewichtsgebundenen Initialisierung kann signifikante Auswirkungen auf die Konvergenz zu neuronalen ODEs haben. In dem vorgestellten Kontext wurde gezeigt, dass die gewichtsgebundene Initialisierung zu glatten Gewichten führt, die die Struktur einer ODE beibehalten und somit zu einer Konvergenz zu einer ODE führen. Auf der anderen Seite kann die Verwendung von i.i.d.-Initialisierung zu nicht-glatten Gewichten führen, die möglicherweise nicht die Struktur einer ODE beibehalten und somit die Konvergenz zu einer ODE beeinträchtigen. Nicht-glatten Gewichten können die Modellierungseigenschaften des neuronalen Netzwerks verändern und zu einer anderen Dynamik während des Trainings führen. Daher ist die Initialisierung der Gewichte ein wichtiger Faktor für die Konvergenz zu neuronalen ODEs.