연구진이 합성 구조를 가진 작업에서 훈련된 신경망이 신경 접선 커널(NTK) 제한을 능가하는 현상에 대한 정량적 설명을 제시했습니다. 함수 복잡도와 아키텍처 복잡도 간의 이분법을 통해 NTK 커널 회귀와 깊이-L, 너비-w ReLU 네트워크 학습 간의 차이를 분석했습니다. 연구 결과, NTK 추정기는 두 복잡성이 분리될 때 지수적으로 더 높은 성능을 보였습니다.