전술 한 래퍼 법 에서 는 반복 계산 시 에 최적화 를 위한 평가 지표 가 필요 하 고 , 필터 법 , 임베디드 법 에서 는 특징 량 수 의 최적화 를 위한 평가 지표 가 필요 하 다 . 전술 한 바 와 같이 , 이 평가 지표 에 는 AIC 가 사용 되 는 경우 가 있 다 . 그러나 , AIC 는 모델 의 범화 성능 을 담보 하 고 , 과 학습 을 억제 하 기 위한 지표 로서 유효 하 지만 , AIC 를 이용 한 평가 에 의한 최적화 를 행해도 과 학습 에 빠지 는 경우 가 있 다 . 또한 , 그 와 같 은 경우 에 도 효과 적 으로 과 학습 을 방지 하 는 방법 으로서 교차 검증 법 이 있 지만 , 교차 검증 법 은 계산 에 다 대한 시간 을 요한다 .