상기 변형 예 에서 , 제 2 신경망 아키텍처 는 , 트레이닝 동작 에서 오디오 특징 추출기 및 언어 모델 과 조인트 해서 트레이닝 되 고 , 제 1 컨 볼루 션 신경망 아키텍처 에 대한 트레이닝 된 파라미터 세트 는 트레이닝 동작 동안 고정 될 수 있 다 . 이러 한 방식 에서 , 사전 트레이닝 된 컨 볼루 션 신경망 의 파라미터 는 소위 치명 적 인 망각 ( catastrophic forgetting ) , 즉 낮 은 에러 의 매니 폴드 를 나타내 는 파라미터 값 이 트레이닝 이 이 매니 폴드 로부터 멀 어 짐 에 따라 손실 되 는 것 을 방지 하 기 위해 고정 될 수 있 다 .