전술 한 문제 에 있 어서 , 본 출원 의 실시 예 는 자원 공간 과 탄력 성 을 고려 한 절충 방안 을 제시 하 며 , 추가 된 몇 가지 룩 업 테이블 모델 의 선택 을 통해 저장 공간 절반 을 절약 할 수 있 고 , 다양 한 특징 의 비 선형 함수 를 어느 정도 탄력 적 으로 지원 할 수 도 있 을 뿐 아니 라 , 연산 의 정확도 에 기본 적 으로 영향 을 끼치 지 않 을 수 있 다 ; 그리고 당해 방안 은 추가 연산 자원 이 필요 하 지 않 다 . 구체 적 으로 설명 하 면 , 딥 러닝 에서 사용 되 는 대부분 의 비 선형 함수 는 일정 한 대칭 형식 을 갖 고 있 는데 , 예 를 들 면 상용 되 는 tanh , sigmoid 및 erf 함수 는 중심 대칭 함수 이 고 , 일부 기타 다른 함수 는 축 대칭 ( 거울 대칭 ) 함수 이 다 . 따라서 이러 한 상용 함수 의 대칭 성 을 합리 적 으로 이용 하 여 매개변수 리스트 의 저장 공간 을 줄임 으로써 , 줄어든 저장 공간 을 차지 하 는 매개변수 리스트 로 동일 한 혹은 비슷 한 지원 가능 데이터 범위 를 구현 한다 . 또는 매개변수 리스트 의 저장 공간 을 증가 시키 지 않 는 상태 에서 , 매개변수 리스트 의 지원 가능 한 데이터 범위 를 확대 한다 . 따라서 본 출원 의 실시 예 에 따른 룩 업 테이블 은 적어도 세 종류 의 모델 배치 를 지원 할 수 있 으며 , 각각 중심 대칭 모델 , 축 대칭 모델 및 일반 모델 이 다 .