연구진이 딥러닝 에지 오브 스테빌리티(EoS) 훈련에 대한 분기 이론 프레임워크를 개발했어요. 이 프레임워크는 과적합 신경망에 직접 적용돼요.
훈련 역학을 최소화 변환 다양체에 수직 및 접선 방향으로 분해하여, Lyapunov 계수의 부호에 따라 안정적인 EoS 훈련이 발생하며 접선 역학은 뾰족함이 감소하는 영역으로 이동해요.
연구 결과는 기존 연구 결과와 일치하며, Gan(2026)의 제품 안정성 조건이 본 프레임워크의 한 예시로 나타났어요.