提案された解釈可能な構築的アルゴリズム(IC)は、ランダムに割り当てられた隠れパラメータと残差誤差の幾何学的関係を利用することで、ランダム重み付けニューラルネットワーク(RWNN)の黒箱プロセスの解釈性を向上させる。さらに、ノードプーリング戦略を採用することで、ネットワークの収束を促進する。