यह पत्र पूर्व-प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क के पुन: उपयोग के सफलता कारकों का प्रयोगात्मक अध्ययन करने के लिए एक सेटअप प्रस्तुत करता है। प्रयोगात्मक परिणाम दर्शाते हैं कि दो कार्यों के बीच सहसंबंध पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों के पुन: उपयोग की सफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। कार्यों के बीच सहसंबंध जितना अधिक होगा, पुन: उपयोग की सफलता दर उतनी ही अधिक होगी। यदि कोई सहसंबंध नहीं भी है, तो पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क और अनुकूलकों के चुनाव के आधार पर संयोगवश अच्छा प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है। जब कार्यों के बीच सहसंबंध कम होता है, तो केवल निचली परतों का पुन: उपयोग करना लाभप्रद होता है, और पुन: प्रशिक्षित की जाने वाली परतों की संख्या कार्यों और विशेषताओं के बीच सहसंबंध का सूचक हो सकती है। अंत में, हम दर्शाते हैं कि वास्तविक परिदृश्यों में, यदि दो कार्यों के बीच अर्थ संबंधी सहसंबंध है, तो पूर्व-प्रशिक्षित नेटवर्क का प्रभावी ढंग से पुन: उपयोग किया जा सकता है।