본 논문에서는 격자 게이지 이론에서 효율적인 샘플링을 위해 게이지 불변성을 유지하는 새로운 연속 정규화 흐름 프레임워크를 제시합니다.
연속 정규화 흐름은 일반적인 확률 분포를 학습하는 효과적인 생성 방법이며, 이에 대한 이론적 성질을 분석하여 확률 분포 추정기의 수렴성을 보장한다.
