특히 , 딥 러닝 의 경우 , 수식 적 으로 이루어진 모델 의 가중치 ( Weight ) 를 자동 으로 조절 하 여 원 하 는 답 을 도출 하 는 기계 학습 방법 이 라는 점 에서 , 가중치 의 초기 값 이 어떻게 설정 되 느냐 에 따라 최종 모델 의 성능 이 결정 되 는데 , Try & Error 방식 은 랜덤 한 초기 값 이 설정 되 면 학습 이 종료 될 때 까지 이 를 변경 하 지 않 아 , 초기 값 에 따라 성능 차이 가 크 게 발생 할 수 있 으므로 , 최적 의 초기 값 을 얻 기 위해서 는 더 많 은 횟수 의 학습 과정 을 반복 하 여야 하 는 문제점 이 있 다 .