Оценки MLP беспристрастны?

Question

Смещение оценки определяется как:

Согласно теореме универсальной аппроксимации, нейронная сеть с прямой связью с одним и достаточным количеством узлов может аппроксимировать любую функцию .

Насколько я понимаю, в случае функции нейронной сети тэта представляет весовые коэффициенты и смещения.

Означает ли это, что обученный FFNN всегда будет беспристрастным, если у нас будет достаточно узлов?

Спасибо