복권 가설은 2018년 3월 MIT 연구진에 의해 제안되었으며, 관련 연구 결과는 논문 "..."에 게재되었습니다.복권 가설: 희소하고 학습 가능한 신경망 찾기 ".

복권 가설은 무작위로 초기화된 밀집 신경망이 단독으로 학습될 때 최대 동일한 반복 횟수 내에서 기존 신경망과 동일한 테스트 정확도를 달성할 수 있도록 초기화된 하위 신경망을 포함한다고 제안합니다. 신경망 구성에 대한 새로운 관점으로서, 복권 가설은 학계의 신경망에 대한 이론적 이해를 향상시킵니다.