학습 장치 는 제 1 학습 데이터 세트 를 이용 하 여 뉴 럴네트워크 모델 을 1 회 학습 시킬 수 있 다 . 학습 장치 는 뉴 럴네트워크 모델 을 이용 하 여 복수 의 학습 얼굴 이미지 각각 의 제 1 손실 값 을 계산 할 수 있 다 . 학습 장치 는 제 1 학습 데이터 세트 로부터 제 1 손실 값 이 작 은 순서 로 삭제 개수 만큼 학습 얼굴 이미지 를 삭제 하 여 제 2 학습 데이터 세트 를 획득 할 수 있 다 . 학습 장치 는 제 2 학습 데이터 세트 를 이용 하 여 뉴 럴네트워크 모델 을 2 회 학습 시킬 수 있 다 . 학습 장치 는 1 회 학습 후 의 뉴 럴 네트워크 모델 및 2 회 학습 후 의 뉴 럴 네트워크 모델 을 이용 하 여 각각 에 대한 복수 의 학습 얼굴 이미지 각각 의 제 2 손실 값 을 계산 할 수 있 다 . 학습 장치 는 제 1 학습 데이터 세트 로부터 제 2 손실 값 이 큰 순서 로 삭제 비율 만큼 학습 얼굴 이미지 를 삭제 하 여 제 3 학습 데이터 세트 를 획득 할 수 있 다 . 여기 서 , 2 회 학습 은 예시 적 인 것 이 며 M 회 학습 이 반복 될 수 있 다 . M 은 3 이상 의 자연수 이 다 .