일 실시 예 에 따른 딥 러닝 모델 ( 110 ) 은 기 학습 된 모델 일 수 있 다 . 기 학습 된 딥 러닝 모델 ( 110 ) 은 은닉 층 및 활성 화 함수 중 적어도 하나 에 기초 하 여 데이터 ( 예 를 들 어 , 훈련 데이터 ( training data ) ) 를 분류 할 수 있 다 . 이때 , 데이터 를 분류 하 는 경계 를 결정 경계 ( decision boundary ) ( 또는 , 생 성 경계 ( generative boundary ) ) 라고 할 수 있 다 . 딥 러닝 모델 ( 110 ) 은 각 레 이 어 별로 학습 을 통하 여 데이터 에 대한 오류 를 최소 화 하 는 가중치 를 갖 는 결정 경계 집합 을 갖 을 수 있 다 . 딥 러닝 모델 ( 110 ) 은 각 레 이 어 별로 복수 의 결정 경계 들 을 통해 나누 어 진 복수 의 결정 영역 ( decision region ) 을 갖 고 , 각 결정 영역 에 포함 된 데이터 들 은 서로 관련 성 이 있 는 데이터 들 일 수 있 다 .