Badacze zaproponowali nową metodę inicjalizacji wag w losowych sieciach neuronowych, nazwaną CAWI, która wykorzystuje copuły do wyrównania rozkładów wag. Metoda ma na celu poprawę wydajności i stabilności trenowania sieci neuronowych poprzez lepsze ustawienie początkowych wartości parametrów. Podejście może być istotne dla optymalizacji szkolenia głębokich modeli i przyspieszenia zbieżności algorytmów.