도 6 은 본 개시 의 일 실시 예 에 따른 상이 한 개수 의 거친 분류기 ( 출구 점 ) 를 갖 는 신경망 의 프로세싱 결과 ( 출력 ) 의 정확도 에 관한 데이터 를 나타낸다 . 본 개시 는 평가 된 베이스 라인 에 대해 상당 한 이점 을 제공 한다 . 본 개시 는 CIFAR - 100 데이터 세트 에 대해 MSDNet 상 에서 테스트 되 었 다 . 도 6 은 i ) 없 음 , ii ) 4 및 iii ) 8 개 의 거친 분류기 를 갖 는 MSDNet 으로 출력 당 획득 된 본 개시 의 정확도 를 나타낸다 . CIFAR - 100 데이터 세트 가 제공 하 는 20 상위 레벨 클래스 로 도메인 을 변환 함 으로써 , 본 개시 는 정확 성 및 신뢰도 에서 상당 한 이득 을 달성 할 수 있 다 . 후자 는 도 7 에서 명백 하 며 , 이 는 각 중간 출력 에서 나오 는 예의 누적 백분율 을 도시 한다 . 도 6 에서 좌측 그래프 는 9 개 의 거친 분류기 를 갖 는 MSDNet 과 관련 되 며 , 우측 그래프 는 바닐라 ( vanilla ) 10 블록 MSDNet 을 나타낸다 . 조기 에 나가 는 것 에 대한 80 % 의 교정 된 임계 값 이 정의 되 었 다 . 파선 은 거친 도메인 과 미세 도메인 사이 의 스위칭 지점 을 나타낸다 . ( 처음 2 개 의 그래프 는 거친 분류기 를 갖 지 않 는 네트워크 에 대한 데이터 를 나타내 므로 파선 이 없 다 ) . 각 도메인 에 필요 한 정확 도 목적 에 따라 거친 도메인 과 미세 도메인 간 의 정확 도 비율 을 조정 함 으로써 거친 도메인 의 정확도 가 후속 하 는 미세 도메인 의 정확도 보다 높 다는 것 을 알 수 있 다 . 이 는 점진 적 계층 적 추론 - 기반 신경망 이 미세 분류기 를 사용 하 여 입력 을 계속 하 여 프로세싱 할 필요 가 없 는 충분히 높 은 신뢰 도 레벨 을 가질 수 있 는 거친 영역 분류기 로부터 의 결과 를 제공 한다는 것 을 나타낸다 . 본 개시 는 거친 도메인 으로 변환 할 때 최상위 - 1 정확도 ( 좌측 ) 에서 10 % 포인트 의 증가 및 최상위 - 5 정확도 ( 우측 ) 에서 5 % 포인트 의 증가 를 제공 한다 .