딥러닝 모델의 과적합 위험을 효과적으로 줄이는 Chebyshev Prototype Risk 최소화 기법

Chebyshev 확률 불평등을 활용하여 딥러닝 모델의 클래스 프로토타입과 입력 특징 벡터 간 유사도 편차를 최소화함으로써 과적합을 효과적으로 감소시킬 수 있다.