따라서 , 분류 모델 은 시간 차 표현 ( 및 선택 적 으로 제 1 상태 표현 뿐 만 아니 라 ) 의 수신 에 응답 하 여 객체 에 대한 분류 를 출력 하 도록 트레이닝 될 수 있 다 . 적어도 일정량 의 라벨 링 된 트레이닝 데이터 가 있 는 경우 ( 예 : 특정 객체 에 대한 실측 분류 를 제공 하 는 라벨 들 을 포함 하 는 데이터 ) , 주어진 객체 에 대한 분류 모델 에 의한 분류 출력 과 상기 객체 에 대한 라벨 간 의 차이 를 표현 하 는 제 2 손실 값 이 정의 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 제 2 손실 값 은 제 2 손실 함수 를 평가 함 으로써 획득 될 수 있 다 . 분류 모델 은 상기 제 2 손실 값 에 적어도 부분 적 으로 기초 하 여 트레이닝 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 제 2 손실 값 은 분류 모델 을 트레이닝 하 기 위해 분류 모델 을 통해 역전 파 될 수 있 다 . 따라서 , 추가 분류 모델 은 그러 한 객체 에 대해 결정 된 시간 차 표현 에 적어도 부분 적 으로 기초 하 여 객체 의 분류 를 제공 하 도록 트레이닝 될 수 있 다 .