일부 다른 구 현예 들 에서 , 사용자 에 의해 제출 된 훈련 데이터 ( 102 ) 는 기계 학습 태 스 크 를 특정 한다 . 즉 , 신경망 아키텍처 최적화 시스템 ( 100 ) 은 훈련 예 에 대한 목표 출력 과 동일 한 포맷 ( format ) 및 구조 를 갖 는 출력 을 생성 하 기 위해 상기 태 스 크 를 훈련 데이터 ( 102 ) 의 훈련 예 와 동일 한 포맷 및 구조 를 갖 는 입력 을 프로세싱 하 는 태 스 크 로서 정의 한다 . 예 를 들 어 , 훈련 예 가 특정 해상도 를 갖 는 이미지 이 고 목표 출력 이 1000 차원 벡터 ( one - thousand dimensional vector ) 인 경우 , 시스템 ( 100 ) 은 특정 해상도 를 갖 는 이미지 를 1000 차원 벡터 에 매핑 하 는 태 스 크 로서 상기 태 스 크 를 식별 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 1000 차원 목표 출력 벡터 는 0 이 아닌 값 을 갖 는 단일 요소 를 가질 수 있 다 . 0 이 아닌 값 의 위치 는 훈련 예 이미지 가 속하 는 1000 개 클 래스 중 어느 클래스 에 속하 는지 나타낸다 . 이 예 에서 , 시스템 ( 100 ) 은 태 스 크 가 이미지 를 1000 차원 확률 벡터 에 매핑 하 는 것 임 을 식별 할 수 있 다 . 각 요소 는 이미지 가 해당 클 래스 에 속할 확률 을 나타낸다 . 1000 개 의 가능 한 클 래스 들 로부터 선택 된 목표 출력 분류 와 페어링 된 50000 개 의 훈련 예 들 로 구성 된 CIFAR - 1000 데이터 세트 는 그러 한 훈련 데이터 ( 102 ) 의 예 이 다 . CIFAR - 10 은 분류 가 10 가지 가능 한 클래스 중 하나 인 관련 데이터 세트 이 다 . 적합 한 훈련 데이터 ( 102 ) 의 다른 예 는 훈련 예 가 필기 숫자 ( handwritten digits ) 의 이미지 이 고 목표 출력 이 이 를 나타내 는 숫자 인 MNIST 데이터 세트 이 다 . 상기 목표 출력 은 0 이 아닌 단일 값 을 갖 는 10 차원 벡터 로 표현 될 수 있 고 , 0 이 아닌 값 의 위치 는 각각 의 숫자 를 나타낸다 .