그래디언트 모멘트
사전 학습된 모델의 손실 그래디언트를 활용해 생성된 샘플의 품질을 측정하는 새로운 척도다. 모델이 학습 데이터에 수렴했을 때 그래디언트가 0이 된다는 원리를 이용하며, 생성된 샘플이 실제 데이터 분포에서 얼마나 벗어났는지를 수치화한다.