この論文では、GD以外で一般化能力を達成する方法として、ニューラルネットワーク（NN）の構造に組み込まれた帰納的バイアスが重要であることが示されています。具体的には、ランダムウェイトのネットワークを調査し、その初期状態で実装される関数の特性を分析することで、NNが低周波数や低次元などのシンプルな関数に偏っていることが明らかになりました。これは訓練データに適合しやすく汎化性能を高める傾向を持つことを意味します。したがって、GD以外でもNNの帰納的バイアスを活用することで一般化能力を向上させる可能性があります。