1. 개요중첩학습(Nested Learning)은 상,하위 모델 또는 알고리즘을 계층적으로 중첩시켜 학습 및 최적화를 수행하는 기법으로, 복잡한 의사결정과 예측 문제를 단계적으로 분해해 성능과 안정성을 향상시키는 방법론임상위(Outer) 수준에서 구조,하이퍼파라미터·정책을 결정하고, 하위(Inner) 수준에서 세부 파라미터·모델을 학습함으로써 AutoML, 메타러닝, 연속 최적화, 강화학습 전략 탐색 등에 활용됨 2. 중첩학습가. 개념딥러닝 모델의 이질적 구성요소(트랜스포머, CNN, 옵티마이저 등)가 사실은 깊이(depth)가 아닌 고유한 최적화 수준(level),목적,학습 규칙을 가진 중첩 최적화 집합이라는 관점으로, 이를 통합 수식으로 표현하는 학습 패러다임뇌과학 영감을 받아 신경 가소성(neuro..