학습 장치 는 프루 닝 된 필터 를 리 이 니 시 에 이 팅 할 수 있 다 . 학습 장치 는 프루 닝 된 필터 가 위치 하 는 뉴 럴네트워크 모델 에 포함 된 레이어 의 필터 파라미터 매트릭스 를 분해 하 여 직교 매트릭스 를 획득 할 수 있 다 . 학습 장치 는 직교 매트릭스 를 기초 로 프루 닝 된 필터 에 대응 하 는 특징 벡터 를 결정 할 수 있 다 . 학습 장치 는 특징 벡터 의 L 2 - 놈 ( norm ) 을 기초 로 프루 닝 된 필터 의 파라미터 를 결정 할 수 있 다 .