ReLUネットワークの深さ-精度トレードオフの概念は、他のタイプのニューラルネットワークにも適用可能です。ただし、異なるネットワークタイプにはそれぞれ独自の特性があります。たとえば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、画像認識やパターン認識に特化した構造を持ち、深さと精度のトレードオフも異なる影響を与える可能性があります。また、リカレントニューラルネットワーク（RNN）では、時系列データや自然言語処理に適した構造を持ち、深さと精度のバランスも異なる影響を及ぼすでしょう。それぞれのネットワークタイプにおいて、深さと精度のトレードオフは異なる特性を示すことが考えられます。