또한 , 설정 된 에 폭 주기 동안 학습 이 진행 된 후 , 해당 에 폭 주기 에서 성능 이 가장 뛰어난 후보 학습 모델 의 가중치 가 나머지 딥 러닝 ( DL ) 프로세서 ( 111 , 112 , 113 ) 에 적용 되 고 , 나머지 딥 러닝 ( DL ) 프로세서 ( 111 , 112 , 113 ) 의 하이퍼 파라미터 도 선택 적 으로 재 조정 함 으로써 , 초기 값 에 의한 영향 을 최소 화 할 수 있 게 된다 .