隠れ層のサイズ、可視層との比率（α）、およびバイアスの値は、最適な重み初期化に大きな影響を与えます。具体的には、隠れ層のサイズが大きくなると、重みの初期化における標準偏差（σ）の最適値が変化し、学習効率が向上する可能性があります。また、可視層と隠れ層の比率αが変わることで、層間の相関（LC）の特性も変化し、これが重み初期化の基準に影響を与えます。バイアスの値も重要で、特に隠れ層のバイアスが負の値に設定されると、スパースな表現を促進し、学習の初期段階での効率を向上させることが示されています。したがって、これらの要素を考慮することで、最適な重み初期化の戦略をより効果的に設計することが可能です。