트레이닝 데이터 세트 라고 도 불리 는 철 로 차량 ( 1 ) 에 의해서 획득 된 이미지 는 커널 계수 뿐 만 아니 라 잡초 식별 모델 가중치 세트 를 결정 하 도록 잡초 종 의 특징 들 을 학습 하 는 것 을 가능 하 게 한다 . 이러 한 학습 단계 는 모델 의 정확 성 을 극대 화 하 기 위해서 수행 된다 . 이 단계 의 목표 는 예 를 들 어 데이터 세트 에서 기차 에 태그 된 잡초 샘플 을 예측 할 확률 을 최대 화 하 는 것 이 다 . 모델 가중치 세트 는 예 를 들 어 경사 하강 알고리즘 ( gradient descent algorithms ) 을 사용 하 여 머신 학습 기술 을 사용 하 여 결정 될 수 있 다 . 상술 한 연산 들 은 트레이닝 데이터 세트 의 이미지 에서 수행 된다 . 연산 을 수행 하 기 위해 초기 에 사용 된 커널 의 계수 는 다른 방식 으로 결정 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 커널 의 계수 는 무작위 로 결정 될 수 있 다 . 그런 다음 , 연산 이 수형 된 이미지 의 오류 율 을 결정 할 수 있 다 . 사실 , 다른 잡초 종 은 이미지 상 에 태그 되 어 있 기 때문 에 , 연산 을 수행 하 여 얻 은 탐지 가 올바른 경우 태그 된 각 잡초 종 에 대해 비교 할 수 있 다 . 오류 율 이 허용 가능 하 지 않 다면 , 예컨대 오류 율 이 기 결정 된 임계 값 보다 높 은 경우 , 역 - 전파 학습 이 잡초 식별 모델 가중치 세트 , 결과 적 으로 커널 계수 를 수정 하 도록 수행 될 수 있 다 . 분명 하 게 , 첫 번 째 단계 이후 에 , 특히 이러 한 파라미터 가 무작위 로 기정 의 된 경우 , 상당 한 수정 이 잡초 식별 모델 가중치 상 에 필요 하 다 . 이러 한 단계 는 분명히 필요 한 만큼 반복 될 수 있 다 .