연구진은 심층 신경망의 기억 현상을 연구하기 위해 무작위 레이블 예측 헤드(RLP-head)를 도입하는 새로운 방법을 제시했습니다. RLP-head는 네트워크의 다양한 깊이에서 무작위 레이블을 예측하여, 레이어별로 기억 용량이 어떻게 변화하는지 분석할 수 있도록 합니다. 연구 결과, 기억 현상을 줄이는 새로운 정규화 기법을 제안했으며, 기억 현상 감소가 일반화 성능에 긍정적 또는 부정적 영향을 미칠 수 있음을 확인했습니다.