그로킹
신경망이 장시간의 학습 후 갑자기 검증 정확도가 급상승하며 일반화에 성공하는 현상이다. 대수적 과제에서 주로 관찰되며, 모델이 단순 암기에서 구조적 이해로 넘어가는 임계점을 의미한다.