캐스케이드 분류기 ( Cascade Classifiers ) . 진입 하 는 각 샘플 의 난이도 에 기초 하 여 추론 당 연산 을 감소 시키 는 것 을 목적 으로 하 는 다른 클래스 의 알고리즘 은 DNN - 기반 캐스케이드 시스템 이 다 . 분류기 의 캐스케이드 는 통상 적 으로 다중 - 스테이지 아키텍처 로 구성 된다 . 예측 신뢰도 에 따라 , 입력 이 현재 스테이지 에서 종료 되 거나 다음 스테이지 로 전달 된다 . 대부분 의 캐스케이드 시스템 과 대조 적 으로 , 본 개시 는 분류기 들 사이 에서 서브 네트워크 를 공유 함 으로써 이미 수행 된 연산 을 낭비 하 지 않 고 예측 의 세분화 를 가능 하 게 한다 . 또한 , 결과 적 인 네트워크 를 얻 기 위해 단일 훈련 실행 을 요구 하 는 제안 된 방법 으로 , 캐스케이드 시스템 의 다중 모델 을 훈련 시키 는 리소스 , 시간 및 하이퍼 파라미터 조정 과 연관 된 오버헤드 가 회피 된다 .