블록 ( 304 ) 에서 게임 플레이 데이터 를 수집 하 기 이전 에 또는 이후 에 발생 할 수 있 는 블록 ( 306 ) 에서 , 커스텀 모델 컴포넌트 ( 105 ) 는 일반 모델 의 레벨 또는 레이어 의 적어도 서브 세트 를 지정 하 여 , 제 1 플레이어 의 관찰 된 행동 을 에뮬 레이트 하 도록 의도 되 는 커스텀 모델 에서 프로즌 레이어 또는 레벨 로 재 사용 될 수 있 다 . 본원 에서 사용 되 는 특정 레이어 또는 레벨 을 프리징 ( Freezing ) 하 는 것 은 , 훈련 될 새 모델 에서 기존 모델 의 주어진 레벨 또는 레이어 를 재 사용 하 는 것 을 지칭 할 수 있 지만 , 이러 한 재 사용 되 는 레벨 또는 레이어 를 새 모델 에 대한 훈련 프로세스 에서 정적 또는 불변 인 것 으로 지정 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 신경망 에서 , 레이어 를 프리징 하 는 것 은 노드 의 레이어 , 이전 레이어 로부터 들어오 는 ( incoming ) 연결 , 및 후속 훈련 중 에 그 연관 된 가중치 ( weights ) 를 고정 ( fixed ) 또는 락 ( locked ) 인 것 으로 지정 하 는 것 을 포함 할 수 있 다 . 다른 예 로 , 스택 형 모델 , 결정 트리 또는 다른 구조 ( structures ) 를 포함 할 수 있 는 규칙 기반 ( rule - based ) 모델 에 대해 , 레벨 을 프리징 하 는 것 은 주어진 레벨 내 에 포함 되 는 특정 규칙 , 가중치 및 / 또는 논리 ( logic ) 를 변경 할 수 없 는 ( immutable ) 것 으로 지정 하 는 것 을 포함 할 수 있 다 ( 예 를 들 어 , 아래 에서 설명 되 는 바 와 같이 , 새로운 커스텀 레벨 및 연관 된 규칙 이 최종 적 으로 프로즌 레벨 보다 우선 할 수 있 지만 , 규칙 은 모델 로부터 제거 되 거나 삭제 될 수 없 다 ) .