본 개시 는 스마트폰 상 의 카메라 어플리케이션 과 같 은 어플리케이션 이 동작 할 수 있 는 모드 에 기초 하 여 신경망 에서 출구 점 을 선택 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 도 3 은 본 개시 의 일 실시 예 에 따른 신뢰도 - 기반 모드 를 나타내 는 개략 도 이 다 . 신뢰도 - 기반 모드 선택 이 수신 될 때 , 신경망 에서 출구 점 을 선택 하 는 단계 는 신뢰도 - 기반 모드 에 의해 특정 된 신뢰 도 레벨 을 가진 프로세싱 결과 를 제공 하 는 제 1 출구 점 을 선택 하 는 단계 를 포함 할 수 있 다 . 도 3 에서 나타낸 바 와 같이 , 쉬운 입력 ( 맥주 한 잔 을 나타내 는 이미지 ) 을 위해 , 높 은 신뢰 도 레벨 을 갖 는 출구 점 에 조기 에 도달 될 수 있 다 . 나타낸 예 에서 , 제 1 출구 점 은 입력 이미지 를 90 % 신뢰도 의 음료 로 분류 하 는 프로세싱 결과 를 출력 하 고 , 제 2 출구 점 은 입력 이미지 를 98 % 신뢰도 의 맥주 로 분류 하 는 프로세싱 결과 를 출력 하 는 반면 , 제 3 출구 점 은 입력 이미지 를 99 % 신뢰도 의 맥주 로 분류 한다 . 요구 되 는 정확 도 레벨 에 따라 , 제 1 또는 제 2 출구 점 으로부터 의 프로세싱 결과 가 수용 될 수 있 으며 - 제 1 출구 점 은 이미지 의 객체 를 올바르 게 식별 하 고 , 제 2 출구 점 은 이미지 를 추가 로 세분 화 한다 . 제 3 출구 점 은 제 2 출구 점 에서 이미 얻 은 결과 의 신뢰도 의 마진 증가 를 제공 하 며 , 이 는 간단 한 입력 의 경우 수용 가능 한 결과 ( 예 를 들 어 , 수용 가능 한 이미지 분류 ) 를 얻 기 위해 전체 신경망 을 실행 할 필요 가 없 음 을 나타낸다 . 반대 로 , ( 새 를 포함 하 는 풍경 앞 에 맥주 한 잔 을 나타내 는 이미지 와 같 은 ) 더 어려운 입력 은 수용 가능 한 결과 가 제공 되 기 전 에 더 프로세싱 될 필요 가 있 을 수 있 다 . 나타낸 바 와 같이 , 제 3 출구 점 은 60 % 의 신뢰도 로 맥주 잔 을 식별 한다 .