본 논문은 심층 학습(DL)에서 경사 하강 알고리즘의 기하학적 측면을 분석하고, 매개변수가 부족한 DL 네트워크에서 제로 손실 최소화를 일반적으로 달성할 수 없는 상황에 대해 자세히 논의합니다. 그 결과, [Chen-Munoz Ewald 2023, 2024]에서 구성된 방법이나 경사 하강법 [Chen 2025](훈련 데이터의 클러스터링을 가정) 모두에서 제로 손실 최소화기를 생성하려면 훈련 입력의 분포가 반드시 비일반적이어야 함을 결론짓습니다.