훈련 준비 위상 ( 2525 ) 에서 , 훈련 입력 들 ( 2520 ) 은 CNN 신경 네트워크 컴포넌트 ( 예 를 들 어 , 도 8 의 47 ) 를 훈련 하 는 데 사용 하 기 위해 준비 되 고 처리 된다 . 훈련 에 사용 하 기 위해 네트워크 모델 이 선택 되 고 ( 2505 ) ; 이러 한 모델 선택 은 예 를 들 어 컨 볼루 션 신경 네트워크 아키텍처 및 적절 한 처리 계층 구성 의 식별 을 포함 할 수 있 다 . 신경 네트워크 컴포넌트 모델 ( 도 8 의 47 ) 은 초기 계층 구성 , 초기 접속 구성 , 가중치 들 의 세트 , " 및 바이어스 들 의 세트 로 초기 화 된다 . 디바이스 이미지 들 ( 2510 ) 및 각각 의 예상 된 결과 들 ( 관련 기술 분야 의 통상 의 기술자 에게 "" 그라운드 트루스 "" 데이터 라고 도 알려짐 ) ( 2515 ) 에 추가 하 여 ", 각각 의 개별 디바이스 이미지 에 대한 식별 정보 와 같이 , 다른 파라미터 들 ( 아래 에 더 상세히 설명 됨 ) 이 훈련 데이터 ( 2520 ) 로서 입력 되 도록 지정 될 수 있 다 . 실시 예 에서 , 훈련 데이터 ( 2520 ) 는 또한 실제 결함 디바이스 들 또는 시뮬레이션 된 결함 디바이스 들 에 대한 데이터 를 포함 할 수 있 다 . 다른 실시 예 에서 , 훈련 데이터 ( 2520 ) 는 합성 적 으로 생성 된 , 예 를 들 어 이론 적 으로 가능 한 결함 유형 상황 들 에 기초 하 거나 모델 테스트 를 위해 만들 어 진 컴퓨터 생성 이미지 들 이 다 .