본 연구는 명시적 정규화를 사용하여 두 층 신경망을 최적화하는 일반화된 가우스-뉴턴 방법을 연구합니다. 일반화된 자기 일치 정규화 함수 클래스를 고려하여 최적화 과정에서 적응형 학습률 선택 기법을 제공합니다. 또한 과대매개변수화된 신경망의 최적화 및 일반화 특성을 분석합니다.
