본 연구는 초기화된 MLP의 기대 출력을 샘플링 없이 가우시안 입력에 대해 추정하는 방법을 제시합니다. 각 레이어의 활성화 분포를 근사적으로 표현하기 위해 누적분산과 헤르미트 전개와 같은 도구를 활용합니다. 이론적, 경험적으로 폭넓은 네트워크에서 제안하는 추정기가 몬테카를로 샘플링보다 훨씬 적은 FLOPs로 목표 MSE를 달성함을 보였습니다.