가능 한 일 실현 형태 에서 는 , 상기 네트워크 손실 에 기초 하 여 뉴 럴 네트워크 의 네트워크 파라미터 를 조정 해도 되 고 , 예 를 들 면 , 뉴 럴 네트워크 의 각 파라미터 에 대한 상기 네트워크 손실 의 구배 를 결정 하 고 , 또한 , 네트워크 손실 을 최소 화 하 는 것 을 목적 으로 , 구배 강 하법 에 의해 각 네트워크 파라미터 를 조절 하 도록 해도 된다 . 상기 방식 에 의해 네트워크 파라미터 를 복수 회 조절 ( 즉 , 복수 의 샘플 비디오 에 의해 복수 의 트레이닝 사이클 의 트레이닝 을 행함 ) 해도 되 고 , 또한 , 트레이닝 조건 을 충족 했 을 때 , 트레이닝 후 뉴 럴 네트워크 를 취득 하 도록 해도 된다 . 상기 트레이닝 조건 은 트레이닝 횟수 ( 즉 , 트레이닝 사이클 의 수 ) 를 포함 해도 되 고 , 예 를 들 면 , 트레이닝 횟수 가 미리 설정 된 횟수 에 도달 하 면 트레이닝 조건 을 충족 한다 . 또는 , 상기 트레이닝 조건 은 네트워크 손실 의 크기 또는 수렴 발산 성 을 포함 해도 되 고 , 예 를 들 면 , 상기 네트워크 손실 이 손실 임계 값 이하 이 거나 , 미리 설정 된 구간 내 에 수렴 하 면 , 트레이닝 요구 를 충족 한다 . 본 발명 은 트레이닝 조건 에 대해 제한 하 지 않 는다 .