구체 적 으로 는 , 새로운 task 에 대해서 신경망 의 굉장히 많 은 연결 웨이트 를 새로이 학습 할 수 는 없 기 때문 에 , 적 은 수 의 샘플 들 에 대해서 신경망 의 신호 를 바탕 으로 신호 처리 모듈 을 최적 화 하 도록 한다 . 신호 처리 모듈 은 현 task 에 성공 적 인 추론 이 가능 하 도록 최적 화 하 며 , 이러 한 설계 및 최적 화 는 수학 적 분석 을 기반 으로 진행 된다 . 또한 신호 처리 모듈 의 최적 화 는 많 은 샘플 을 바탕 으로 진행 되 는 신경망 최적화 와 다르 게 즉각 적 으로 최적 신호 처리 모듈 을 얻 을 수 있 다 . 이렇게 즉각 적 으로 혹은 매우 쉽 게 설계 가 가능 한 신호 처리 모듈 을 바탕 으로 , 신경망 의 재 학습 없이 새로운 task 에 대한 추론 을 크 게 향상 시킬 수 있 다 . 본 발명 은 새로운 task 에 적합 한 신호 처리 모듈 을 바탕 으로 신경망 의 추론 을 향상 시킨다는 점 에서 ' task - adaptive processing ' 이 라고 불릴 수 있 다 .