파라미터화
신경망의 가중치와 학습률이 모델의 크기(너비, 깊이 등)에 따라 어떻게 변화해야 하는지를 정의하는 수학적 설계 방식이다. 적절한 파라미터화는 모델 규모가 커져도 학습의 안정성과 수렴 속도를 보장하는 기반이 된다.