宝くじ仮説は、2018 年 3 月に MIT の研究者によって提唱され、関連する研究結果が論文「...」に掲載されました。宝くじ仮説：スパースで訓練可能なニューラルネットワークの発見 ”。

宝くじ仮説は、ランダムに初期化された密なニューラルネットワークには、単独で学習させた場合、最大で同じ回数の反復処理で元のネットワークと同じテスト精度を達成できるように初期化されたサブネットワークが含まれているという仮説です。ニューラルネットワークの構成に関する新しい視点として、宝くじ仮説は学術界におけるニューラルネットワークの理論的理解を深めています。