본 연구에서는 핵심 및 단축 특징을 공식적으로 정의하고, 진화 게임 이론을 활용하여 데이터 샘플과 신경망의 특징을 플레이어와 전략으로 모델링하여 단축 편향의 기원을 분석했어요.
GD와 SGD는 두 가지 다른 전략에 해당하는 확률적 안정 상태를 유도하며, GD는 주로 단축 하위 네트워크를 최적화하고 SGD는 주로 핵심 하위 네트워크를 최적화해요.
데이터 노이즈와 최적화 노이즈가 단축 편향 형성에 미치는 영향을 밝히고, 단축 편향 형성의 역학을 특성화하는 데 진화 게임 이론을 활용했어요.