본 논문은 단층 혹은 이층 신경망(입력층 제외)의 작동 원리를 체계적으로 연구하여, 역전파 알고리즘을 통해 얻어진 해의 메커니즘을 해석하고 훈련 과정을 결정적으로 제어하는 방법을 탐구합니다. 1차원 입력에 대한 훈련 해법을 완전히 이해하고, 고차원 입력에 대해서도 어느 정도 해석 가능함을 이론적 및 실험적으로 보여줍니다. 이를 통해 이층 ReLU 네트워크의 블랙박스를 완전히 밝히고 심층 ReLU 네트워크에 대한 이해를 증진시키는 토대를 마련합니다.
