학습 장치 는 M 회 학습 마다 저장 된 모든 M 개 의 뉴 럴네트워크 모델 의 파라미터 를 이용 하 여 제 1 학습 데이터 세트 의 N 개 샘플 이미지 의 예측 값 을 계산 하 고 , 예측 값 과 실제 값 의 오차 를 계산 한다 . 이런 식 으로 , 각 샘플 이미지 는 M 개 의 오차 를 가진다 . 학습 장치 는 동일 한 뉴 럴네트워크 모델 에서 얻 은 N 개 의 오차 를 오름차순 으로 배열 하 고 , 총 M 개 의 시퀀스 를 획득 한다 . 각 시퀀스 에 는 N 개 의 오 차 가 있 고 , 이 는 모든 샘플 에 대한 뉴 럴네트워크 모델 의 오차 를 나타낸다 . 예 를 들 어 , 샘플 이미지 x 가 M 시퀀스 의 뒤 에서 r % 에 위치 한 경우 , x 는 노이즈 샘플 로 간주 되 고 , 학습 장치 는 x 를 학습 데이터 세트 에서 삭제 시켜 제 3 학습 데이터 세트 를 획득 할 수 있 다 . 제 3 학습 데이터 세트 는 N 개 샘플 중 N * r % 개 의 노이즈 를 삭제 한 후 의 학습 데이터 세트 이 다 .