신경망 손실 함수 지형은 신경망 학습에 있어 중요한 측면이며, 이의 특성을 이해하는 것은 성능 향상을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 샘플 크기 증가에 따른 손실 함수 지형의 변화를 이론적으로 분석하고, 새로운 객체 추가 시 손실 함수 값의 차이에 대한 상한을 도출한다.
