학습 장치 는 뉴 럴네트워크 모델 의 과 적 합 학습 을 완화 하 기 위해 프루 닝 ( pruning ) 및 리 이 니 시 에 이 팅 ( re - initiating ) 을 적용 ( 107 ) 하 여 뉴 럴네트워크 모델 을 학습 시킬 수 있 다 . 또한 , 학습 장치 는 카운터 학습 에 기초 하 여 손실 함수 를 분류 하 는 방식 을 이용 하 여 뉴 럴네트워크 모델 의 출력 의 안정 성 을 높이 고 지터 를 완화 할 수 있 다 .