隨機投影分類方法的理論分析可以在一定程度上推廣到更複雜的神經網絡模型，尤其是具有多個隱藏層的模型。具體推廣的可能性包括：
隱藏層的隨機性：在深度學習中，隨機初始化權重和隨機選擇隱藏層的神經元可以類似於隨機投影的思想。這種隨機性有助於避免過擬合，並提高模型的泛化能力。
特徵學習：隨機投影可以作為一種特徵學習的方式，通過在每一層中隨機選擇特徵來促進模型的學習。這樣的隨機性可以幫助神經網絡更好地捕捉數據的潛在結構。
理論界限的擴展：隨著神經網絡的深度增加，理論界限的推導變得更加複雜，但隨機投影的理論分析提供了一種新的視角來理解深度學習模型的泛化能力。特別是在高維空間中，隨機投影的性質可以幫助分析神經網絡的表現。
實驗支持：許多實驗表明，隨機投影方法在深度學習中可以提高模型的性能，特別是在處理高維數據時。因此，這些結果支持了將隨機投影的理論分析應用於更複雜的神經網絡模型的可能性。
總之，隨機投影的理論分析為理解和改進複雜神經網絡模型提供了有價值的見解，並且在實踐中也顯示出其潛在的應用價值。