神经网络在实践中展现出惊人的灵活性，其拟合数据的能力受到多种因素影响。研究者们探讨了数据集特性（如MNIST到ImageNet）、模型架构（如MLP、CNN、ViT）、优化器（如SGD、Adam等）和正则化对有效模型复杂性（EMC）的影响。实验发现，数据类型影响网络容量，如表格数据比图像数据有更强的拟合能力；输入标签和分类数量也会影响EMC，且神经网络倾向于拟合语义标签，而非随机标签。模型架构，尤其是CNN，因其对空间结构的利用，即使在噪声输入下也能展现优越的泛化能力。此外，优化器的选择，如SGD，不仅影响收敛速度，还能影响数据拟合的数量。这些研究揭示了神经网络在实际应用中的适应性和优化策略的重要性。