PIN v5 ने पिछले संस्करण की सटीकता रिपोर्टिंग में एक सुधार की घोषणा की है, यह स्पष्ट करते हुए कि पूर्व आंकड़े उस हेड द्वारा किए गए कार्य से बढ़ाए गए थे जिसे गहराई (depth) को संभालना चाहिए था। इस अपडेट में "सदस्यों" का भी विवरण दिया गया है, जो जमे हुए आधारों में जोड़े जाने वाले हल्के एडाप्टर हैं जो कार्य-विशिष्ट मॉडल की 96.7% क्षमता प्राप्त करते हैं जबकि आधार को बिल्कुल शून्य विक्रिप्त (disturb) करते हैं।
- CIFAR-10 पर, समान फ्रेमवर्क के साथ एक अवशेष आर्किटेक्चर 270,277 संग्रहीत मानों से 0.9080 सटीकता प्राप्त करता है, जो उस आकार के नेटवर्क्स के लिए प्रकाशित आंकड़ों की तुलना में 8,939 गुना का फोल्ड दर्शाता है।
- बंद-रूप रिज (ridge) समाधान द्वारा फिट किए गए सदस्य पांच उदाहरणों से आधार को हराते हैं और 0.6 मिलीसेकंड में बीस उदाहरणों से संभावित क्षमता का 68% प्राप्त करते हैं।
- जमी हुई विशेषताओं पर एक रैखिक प्रोब अज्ञात श्रेणियों से ज्ञात श्रेणियों को AUC 0.8286 पर अलग करता है, जिससे गेटिंग सटीकता को 0.5936 से बढ़ाकर 0.8209 कर देती है।
- सदस्य पोर्टेबल हैं; पचास सार्वजनिक उदाहरणों पर फिट किया गया एक अनुवाद विभिन्न आधारों के बीच मूल सदस्य की प्रदर्शन क्षमता का 65% पुनर्प्राप्त करता है।
लेखक इसे महत्वपूर्ण मानते हैं क्योंकि यह उस समस्या को हल करता है जहां अज्ञात श्रेणियों के लिए आत्मविश्वास एक अविश्वसनीय संकेत है, और यह प्रदर्शित करता है कि आंतरिक विशेषता पृथक्करण पर आधारित गेटिंग वितरण-बाहरी इनपुट्स को प्रभावी ढंग से संभाल सकती है।