단 , 본 발명 에서 는 이미지 데이터 를 예시 하 였으나 , 실시 예 에 따라 텍스트 데이터 가 에피소드 를 구성 하 는 것 으로 구현 될 수 도 있 다 . 본 발명 의 프로세서 ( 10 ) 는 서포트 셋 을 이용 하 여 투영 공간 ( Projection Space ) 을 생성 하 고 , 생성 된 투영 공간 상 에서 상기 신경망 및 신경망 과 함께 학습 되 는 기준 벡터 들 을 통해 쿼리 셋 을 분류 할 수 있 다 . 결과 적 으로 , 데이터 / 라벨 쌍 이 미리 정의 된 서포트 셋 의 신경망 출력 값 을 상기 투영 공간 에 대해 투영 하 여 상기 태 스 크 적응 형 ( task - adaptive ) 학습 이 수행 되 고 , 이 로서 경사 기반 알고리즘 ( gradient descent algorithem ) 처리 방식 을 이용 하 지 않 고 도 기 분류 되 지 않 은 쿼리 셋 에 대한 분류 를 수행 할 수 있 게 된다 . 참고 로 , 경사 기반 알고리즘 ( gradient descent algorithm ) 처리 방식 이란 , 함수 최적화 기법 의 하나 로 결함 값 ( loss ) 함수 의 기울기 를 이용 해 결함 값 이 낮 아 지 는 방향 으로 함수 의 파라미터 를 반복 적 으로 조정 하 여 함수 를 최적 화 하 는 방법 이 다 . 또한 , 기계 학습 분야 에서 는 신경망 의 웨이트 ( weight ) 혹은 학습 대상 이 되 는 값 들 을 학습 하 는 데 이용 된다 . 경사 기반 알고리즘 학습 을 통한 신경망 학습 에 는 대체로 매우 많 은 양 의 입력 데이터 가 요구 된다 . 반면 , 본원 발명 에서 는 상기 경사 기반 알고리즘 ( gradient descent algorithem ) 처리 방식 을 이용 하 지 않 고 도 기 분류 되 지 않 은 쿼리 셋 에 대한 분류 를 수행 할 수 있 게 되 어 연산 복잡도 가 감소 하 게 되 는 효과 가 있 다 .