ランダムな重みを持つ、十分に大きなDNNには、それ以上学習しなくても高い分類精度を出す小さな部分ネットワークが存在することを実験的に示した。またそのために、ランダム初期化したDNNから高い分類精度を出す部分ネットワークを見つけるアルゴリズムを提案。

CIFAR10とImageNetで実験。CIFAR10では、ランダムな部分ネットワークが、学習済みモデルと匹敵する精度を達成。一方、ImageNetでもWide ResNet50の部分ネットワークが、ResNet34よりも小さいサイズでありながら同等の精度を出せることを示した。