深いReLUネットワークが浅いネットワークに比べ適正量子化レジームにおける記憶最適性を達成できる理由は、主に数値精度の観点から説明されます。深いネットワークは、入力と重みの積を計算する際に、より多くの小数点以下の桁を持つことができます。一方、浅いネットワークは、同じ数値精度で計算を行うため、計算結果の精度が制限されます。この差異により、深いネットワークはより正確な結果を得ることができ、記憶最適性を実現します。また、深いネットワークは、入力と重みの積を計算する際に、より多くの小数点以下の桁を持つことができます。これにより、記憶最適性を達成することができます。