پایگاه داده ام‌ان‌آی‌اس‌تی
در سال ۲۰۱۱، نرخ خطای ۰٫۲۷ درصد، که نسبت به بهترین نتیجه قبلی بهبود یافته بود، توسط محققان با استفاده از سیستم مشابهی از شبکه‌های عصبی گزارش شد. در سال ۲۰۱۳ ادعا شد که رویکردی مبتنی بر رگولاسیون شبکه‌های عصبی با استفاده از DropConnect، موفق به دستیابی به نرخ خطای ۰٫۲۱ درصدی می‌شود. در سال ۲۰۱۶، بهترین عملکرد شبکه عصبی کانولوشن ۰٫۲۵ درصد بود. از آگوست ۲۰۱۸، بهترین عملکرد یک شبکه عصبی کانولوشنال که با استفاده از داده‌های آموزشی MNIST بدون افزایش داده آموزش داده شده باشد، ۰٫۲۵ درصد نرخ خطا است. همچنین، مرکز محاسبات موازی (خملنیتسکی، اوکراین) مجموعه ای از تنها ۵ شبکه عصبی کانولوشنال را به دست آورد که با استفاده از پایگاه داده MNIST، به نرخ خطای ۰٫۲۱ درصد دست می‌یابد. برخی از تصاویر در مجموعه داده آزمایش، به سختی قابل خواندن هستند و ممکن است از رسیدن به نرخ خطای تست ۰٪ جلوگیری کنند. در سال ۲۰۱۸، محققان دپارتمان سیستم و مهندسی اطلاعات در دانشگاه ویرجینیا، با استفاده از به‌کارگیری سه نوع شبکه عصبی به‌طور همزمان (شبکه‌های عصبی کاملاً متصل، بازگشتی و کانولوشن) نرخ خطای ۰٫۱۸ درصدی را اعلام کردند.
یادگیری انتقال
در سال 2020 کشف شد که، با توجه به طبیعت جسمی مشابه خود، یادگیری انتقال بین سیگنال های الکترومایوگرافی (EMG) از ماهیچه ها به هنگام طبقه بندی رفتار امواج مغزی (EEG) ممکن است. همچنین اشاره شد که این رابطه برعکس عمل می کند ، نشان می دهد که می توان از EEG برای طبقه بندی EMG علاوه بر این استفاده کرد. این آزمایش‌ها نشان داد که دقت شبکه های عصبی و شبکه های عصبی کانولوشن با یادگیری انتقال هم در دوره اول (قبل از هرگونه یادگیری ، یعنی در مقایسه با توزیع وزن تصادفی استاندارد) و هم در مجانب (انتهای فرایند یادگیری). یعنی الگوریتم ها با قرار گرفتن در دامنه دیگری بهبود می یابند. علاوه بر این ، کاربر نهایی یک مدل از پیش آموزش دیده می تواند ساختار لایه های کاملاً متصل را برای دستیابی به عملکرد برتر تغییر دهد.