딥러닝이 어떻게 보면 Stylized 된 Sample 을 다루는데,

거기에는 어떻게든 Data 의 조합이 있고 그렇다면 그 조합의 Data 가 의미에 대해서 조합순서에 관해서 무작위성을 높일수록

Sample 의 Stylized 속성이 점점 깨지고,

이러한 성질에 대해서 딥러닝 중에 Matched 될 사건에 대해서 Stylization 의 속성이 살아있는 것이 100% 에 대해서 Random 을 기준으로 복원률이 있을텐데,

딥러닝이 기계학습으로써 오차함수를 모델링하는데 수학적 논문들이 소개되는 경우가 많은 것으로 기억하는 것이

Network Layer 만들어서 스택쌓는 거 Filtering 잘 하는 것도 수학적인 예측이 필요로 하는데 모델링은 아닌 것같고,

그래서 Sample 일반에 대해서,

Sample 이 Data 조합인데 딥러닝이 Output 으로 내는 일에 관해서 있는 Data 조합에 대해서 원본 Sample 과 가지는

Matched Length 에 대한 통계적 측정법에 공식이 필요로 하는 것이 아닌가싶음.