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무한히 넓은 신경망의 학습 과정을 커널 방법으로 근사하여 분석하는 이론적 도구이다. 신경망의 최적화와 일반화 특성을 수학적으로 이해하는 데 사용된다.
얕은 ReLU 신경망의 일반화 성능, 1/n 수준의 최적 오차 범위 달성