상기 목적 은 본 발명 에 따라 , 딥 러닝 시스템 의 최적 학습 모델 결정 방법 에 있 어서 , ( a ) 복수 의 딥 러닝 ( DL ) 프로세서 에 적어도 하나 의 하이퍼 파리 미터 가 상호 상이 하 게 입력 되 는 단계 와 , ( b ) 기 설정 된 에 폭 주기 동안 각각 의 상기 딥 러닝 ( DL ) 프로세서 가 학습 되 는 단계 와 , ( c ) 상기 ( b ) 단계 의 각각 의 상기 딥 러닝 ( DL ) 프로세서 의 학습 결과 가 평가 되 어 , 후보 학습 모델 이 결정 되 는 단계 와 , ( e ) 상기 후보 학습 모델 의 가중치 가 후보 학습 가중치 로 추출 되 는 단계 와 , ( f ) 상기 후보 학습 모델 을 제외 한 나머지 의 상기 딥 러닝 ( DL ) 프로세서 에 상기 후보 학습 가중치 가 로딩 되 는 단계 와 , ( g ) 상기 후보 학습 가중치 가 로딩 된 상태 로 상기 에 폭 주기 동안 각각 의 상기 딥 러닝 ( DL ) 프로세서 가 학습 되 는 단계 와 , ( h ) 기 설정 된 학습 횟수 동안 상기 ( b ) 단계 내지 상기 ( g ) 단계 가 반복 수행 되 는 단계 를 포함 하 며 ; 상기 ( h ) 단계 에서 마지막 반복 과정 에 상기 ( c ) 단계 에서 결정 된 후보 학습 모델 이 최적 학습 모델 로 결정 되 는 것 을 특징 으로 하 는 딥 러닝 시스템 의 최적 학습 모델 결정 방법 에 의해서 달성 된다 .