本論文では、記憶化性能を持つ深層ニューラルネットワークの最小幅と最小深さについて明確な推定が行われています。特に、幅が2の深層ニューラルネットワークは、N個のデータポイントとMクラスに対して、深さL = 2N + 4M - 1で記憶化性能を達成できることが示されています。この結果は、幅が1のネットワークでは記憶化が不可能であることを示唆しており、幅2のネットワークが必要であることを強調しています。したがって、記憶化性能を持つ深層ニューラルネットワークの最小幅は2であり、最小深さはデータポイントの数Nとクラスの数Mに依存することが明らかです。このように、論文は記憶化性能を持つネットワークの設計における具体的な指針を提供しています。