Изследователи доказаха резултат за универсалност при невронните мрежи, като демонстрираха, че всяка мрежа може да бъде преработена за обучение чрез градиентен спуск, ако съществува решение. Тази теоретична рамка предоставя значими прозрения относно фундаменталните възможности и ограничения на архитектурите за мета-обучение.