따라서 , 신경망 을 교정 하 는 단계 는 : 신경망 을 장치 에 의해 실행 될 제 1 부분 과 원격 서버 에 의해 실행 될 제 2 부분 으로 분할 하 는 단계 를 포함 하 고 , 여기 서 신경망 을 사용 하 여 입력 을 프로세싱 하 는 단계 는 , 신경망 의 제 1 부분 을 사용 하 여 입력 을 프로세싱 하 는 단계 를 포함 한다 . 본 방법 은 : 신경망 의 제 1 부분 을 사용 하 여 생성 된 프로세싱 결과 와 연관 된 신뢰도 를 요구 되 는 신뢰도 와 비교 하 는 단계 ; 및 프로세싱 결과 와 연관 된 신뢰도 가 요구 되 는 신뢰 도 이상 인 경우 , 신경망 의 제 1 부분 을 사용 하 여 생성 된 프로세싱 결과 를 출력 하 는 단계 를 추가 로 포함 할 수 있 다 . 신경망 의 제 1 부분 을 사용 하 여 생성 된 프로세싱 결과 와 연관 된 신뢰도 가 요구 되 는 신뢰 도 미만 인 경우 , 본 방법 은 : 신경망 의 제 2 부분 에 의한 추가 프로세싱 을 위해 프로세싱 결과 를 원격 서버 로 전송 하 는 단계 를 포함 할 수 있 다 . 신경망 의 제 2 부분 에 의해 생성 된 프로세싱 결과 는 출력 단계 에서 출력 될 수 있 다 . 더욱 일반 적 으로 , 조기 출구 에서 의 분류기 가 ( 예 를 들 어 , 서비스 레벨 협약 에 특정 될 수 있 는 ) 요구 되 는 신뢰도 와 매칭 하 지 않 거나 이 를 초과 하 지 않 는 프로세싱 결과 를 생성 하 는 경우 , 프로세싱 은 더 높 은 신뢰도 를 갖 는 결과 를 얻 기 위해 더 많 은 네트워크 를 사용 하연 연산 을 수행 할 수 있 다 . 네트워크 가 분산 된 경우 , 이 추가 프로세싱 은 원격 서버 로 오프 로딩 된 네트워크 의 부분 을 사용 할 필요 가 있 다 . 예 를 들 어 , 분류기 는 각각 관련 신뢰도 로 이미지 에 대해 가능 한 많 은 라벨 을 식별 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 70 % 이상 의 프로세싱 결과 신뢰도 가 필요 할 수 있 다 . 분류기 가 예 를 들 어 , 80 % 의 신뢰 도 레벨 을 갖 는 단일 라벨 을 식별 하 는 경우 , 출구 점 에서 프로세싱 결과 가 출력 될 수 있 다 . 그러나 , 예 를 들 어 , 각각 40 % 의 신뢰 도 레벨 을 갖 는 분류기 에 의해 2 개 의 라벨 이 식별 된다면 , 이미지 를 분류 하 는 방식 에 대한 복수 의 가능 성 이 존재 한다 . 이 경우 , 요구 되 는 신뢰도 를 갖 는 프로세싱 결과 를 얻 기 위해 더 많 은 네트워크 를 사용 하 여 프로세싱 될 수 있 다 .