본 논문은 신경망의 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시키기 위한 새로운 정규화 기법을 제안한다. 기존의 드롭아웃(Dropout)의 한계를 극복하기 위해, 컨웨이의 생명 게임(GoL)을 활용하여 신경망 유닛을 GoL 격자 내의 셀로 표현하고, 게임의 규칙을 적용하여 훈련 중 동적으로 유닛을 비활성화하는 방식을 도입한다. CIFAR-10 데이터셋을 대상으로 실험한 결과, GoL을 활용한 동적 유닛 비활성화가 기존 드롭아웃 기법과 유사한 성능을 보였으며, 진화하는 패턴의 시각화를 통해 네트워크의 동작에 대한 통찰력을 제공했다. 또한, 더 깊은 아키텍처에서의 적용 가능성을 논하며, 다양한 드롭아웃 기법의 성능을 향상시키는 효과를 확인했다.
