[ 0655 ] 네트워크 를 통해 풀 포워드 패스 및 풀 백 워드 패스 를 사용 하 여 구배 추정 을 컴퓨팅 하고 그 에 따라 순차 적 의존 성 을 초래 하 는 구배 - 하강 기법 들 ( 예컨대 , SGD 및 MBGD ) 과 달리 , CPGD 는 차등 구성 을 사용 하 여 순차 적 의존 성 을 구배 생성 이 지속 되 는 연속 모델 로 대체 한다 . 일부 실시 예 들 및 / 또는 사용 시나리오 들 에서 , CPGD 는 , 명시 적 동기 화 없이 , 뉴 럴 네트워크 의 각각 의 레이어 가 레이어 들 중 다른 레이어 들 과 동시 적 으로 트레이닝 되 는 것 ( 예컨대 , ‘ 학습 ’ 하 는 것 ) 을 가능 하 게 함 으로써 , 레이어 병 렬화 를 가능 하 게 한다 . 따라서 , 뉴 럴 네트워크 의 깊이 를 따르 는 병렬 화 는 트레이닝 에 더 많 은 컴퓨팅 자원 들 을 적용 하 는 것 을 가능 하 게 한다 . 다양 한 실시 예 들 및 / 또는 사용 시나리오 들 에서 , CPGD 는 다른 기법 들 과 비교 하 여 트레이닝 의 에포크 들 에서 표현 되 는 개선 된 수렴 레이트 및 유사 한 정확도 를 제공 한다 .