Net2Net 및 점진적 스태킹 (progressive stacking)과 같은 기능 보존형 네트워크 성장 기술은 학습된 함수를 파괴하지 않으면서 모델의 용량을 확장하지만, 기존의 공식들은 수치적 섭동 (numerical perturbations)을 허용하거나 훈련 프로그램의 전체 재구축을 요구합니다. 우리는 정확한 네트워크 수술 (Exact Network Surgery)을 정식화합니다. 이는 (i) 네트워크 함수가 보존되고 — 명시적인 부동 소수점 가설 하에 비트 단위로 정확하며(bit-exactly) — (ii) 삽입된 파라미터가 삽입 직후 즉시 훈련 가능한 상태를 유지하도록 살아있는 계산 그래프 (computational graph)에 잔차 블록 (residual block)을 제자리에서 삽입하는 것을 의미합니다. 우리는 게이트형 잔차 블록 (gated residual blocks)에 대한 항등 동형 정리 (identity-morphism theorem), 반응형 무효화 엔진 (reactive invalidation engine)이 삽입 지점의 하류 콘 (downstream cone)만을 정확하게 재계산하여 다른 모든 노드의 값과 옵티마이저 상태 (optimizer state)를 건드리지 않고 유지함을 보여주는 구조적 국소성 정리 (structural-locality theorem), 그리고 무작위로 초기화된 브랜치 상에서 0으로 초기화된 그래디언트 섀도잉 (Gradient Shadowing) 게이트 알파 ($\alpha$)가 삽입 시점에 일반적으로 0이 아닌 그래디언트를 받는다는 초기화 탈출 명제 (escape-from-initialization proposition)를 증명합니다. 우리는 그래디언트 하강법 (gradient descent)이 탈출할 수 없는 정확한 안장점 (saddle point)인 퇴화된 구성(degenerate configuration) — 즉, 0으로 초기화된 출력 투영 (output projections)과 0 게이트의 결합 — 을 식별합니다. 모든 주장은 Julia 언어의 반응형 그래프 엔진인 NeuroDSL의 참조 구현에서 검증되었습니다: 접목 (grafting)은 테스트된 모든 로짓 (logit)에서 비트 단위로 정확했습니다 (1600개 중 불일치 0개); 게이트는 첫 번째 옵티마이저 단계에서 0을 탈출하고 두 번째 단계에서 예측된 대로 브랜치 그래디언트를 해제합니다; 퇴화된 구성은 600단계의 실행 전체 동안 그래디언트가 동일하게 0을 나타냅니다; 수술 비용은 하류 콘의 크기와 $r = 0.9992$로 추적되는 반면, 접목 및 무효화 (graft-plus-invalidation) 관리 비용은 삽입 깊이에 관계없이 일정합니다 (약 0.75 ms); 그리고 실제 프로세스 재시작 시에도 비트 단위로 동일하게 훈련이 재개됩니다. 플래그가 지정된 예비 부록에서는 삽입 후 게이트 역학 (gate dynamics)에 대한 첫 번째 단일 시드 관찰 결과를 보고합니다.