꾸준히 보고 들으면서 내가 느낀 바로는,
어지간한 딥러닝 방법론은, 데이터가 가우시안 분포를 따른다고 가정했을 때 만든 뉴럴넷 모델을 그대로 갖다 쓰는 것 같다.
나는, 그러면 안된다고 생각한다.
정규성이 strong한 가정이 아닐 수는 있지만, 그래도 개선이 되면 훨씬 좋아질 것이다.
이상한 필터나 선대수로 variant를 만든 것들로 해결될게 아니라고 본다.
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