를 최대 화 하 기 위해 자기 회귀 모델 ( 102 ) 의 파라미터 θ 의 값 들 을 조정 함 으로써 학습 데이터 세트 상 에서 자기 회귀 모델 ( 102 ) 을 훈련 시킨다 . 공동 분포 가 픽셀 그룹 및 스케일 을 인수 분해 ( factorize ) 하 기 때문 에 , 학습 은 효과 적 으로 병렬 화 될 수 있 으며 , 즉 , 자기 회귀 모델 ( 102 ) 에서 컨 벌 루 션 신경망 의 프로세싱 은 학습 동안 병렬 화 될 수 있 다 . 따라서 , 모델 ( 102 ) 에서 의 컨 벌 루 션 신경망 은 리소스 및 시간 효율 적 인 방식 으로 학습 될 수 있 다 .