특정 한 경우 에 , 블록 ( 1210 ) 은 트레이닝 된 시각 분류 모델 을 획득 하 는 것 및 구성 된 시각 적 분류 모델 의 하나 이상 의 분류 계층 을 제거 해서 트레이닝 된 시각 적 분류 모델 에 대한 새로운 출력 계층 을 생성 하 는 것 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 이것 은 사전 구축 된 시각 적 분류 모델 및 그 모델 에 대한 트레이닝 된 파라미터 세트 를 획득 하 는 것 을 포함 할 수 있 다 . 시각 적 분류 모델 은 ImageNet 과 같 은 공개 데이터 세트 를 사용 하 여 트레이닝 될 수 있 다 . 하나 이상 의 분류 계층 을 제거 하 는 것 은 , 분류 확률 및 레이트 피드 - 포워드 및 / 또는 컨 벌 루 션 신경망 스테이지 를 출력 하 는 데 사용 되 는 하나 이상 의 SoftMax 계층 을 제거 하 는 것 을 포함 할 수 있 다 . 분류 계층 은 예 를 들 어 , 코드 편집기 및 / 또는 그래픽 개발 환경 을 통해 시각 적 분류 모델 을 정의 하 는 컴퓨터 프로그램 코드 를 편집 함 으로써 제거 될 수 있 다 . 하나 이상 의 분류 계층 이 제거 되 면 , 블록 ( 1210 ) 은 하나 이상 의 계층 을 포함 하 는 추가 신경 네트워크 아키텍처 를 새로운 출력 계층 에 통신 가능 하 게 연결 시켜서 시각 적 특징 추출기 를 획득 하 는 것 을 더 포함 할 수 있 다 . 이 경우 , 추가 의 신경망 아키텍처 의 출력 의 차원 수 는 새로운 출력 계층 의 차원 수 보다 작 으며 즉 , " 추가 의 신경망 아키텍처 는 자동 인코더 와 유사 한 방식 으로 시각 적 특징 텐서 로서 사용 하 기 위해 압축 된 "" 코드 "" 를 생성 하 는 역할 을 한다 . "