형태발생 신경망에서 EFC 궤적 동역학 측정

한줄 요약

형태발생 신경망에서 EFC(Edge-Field Concordance)의 에폭별 궤적을 측정하여 U자형 패턴과 규모 불변성을 발견하고, Gumbel-Softmax 온도가 보편적 조절 변수임을 확인했다.

풀어야 하는 문제

형태발생 신경망에서 동적 토폴로지 변화가 학습 과정에서 어떻게 진화하는지, 특히 EFC 지표의 시간적 동역학과 규모 의존성을 정량적으로 이해하는 것이 필요했다.

접근 방법

AxonNet 아키텍처를 사용하여 86,931~266,071개 세포 규모에서 250 에폭 동안 EFC를 에폭별로 측정했다. 고정 토폴로지 기준선과 비교하고, Gumbel-Softmax 온도를 변화시키며 실험했다.

결과·기여

EFC가 U자형 궤적(탐색적 하강, 온도 기반 회복, 수렴)을 따르며, 100% FRR로 규모 불변성을 입증했다. 50k 규모에서 비정상적으로 얕은 EFC 골짜기를 발견했고, Bhaya 휴지 법칙의 변형된 형태를 제시했다.