신경 네트워크 로부터 결함 의 표시 를 획득 하 는 단계 는 신경 네트워크 로부터 미리 훈련 된 신경 모델 에 내 의 결함 클래스 를 활성 화 시키 는 모바일 디바이스 스크린 의 부분 을 나타내 는 표시 를 획득 하 는 단계 를 더 포함 할 수 있 다 . 이러 한 표시 는 결함 클래스 를 활성 화 시키 는 모바일 디바이스 의 부분 을 둘러싸 는 방식 으로 렌더링 되 는 컬러 다각형 을 포함 할 수 있 다 . 이러 한 표시 는 또한 결함 클 래스 에 연관 된 가능 성 이 가장 높 은 영역 들 에 대응 하 는 히트 맵 ( heat map ) 을 포함 할 수 있 고 , 히트 맵 에서 결함 의 가능 성 은 할당 된 컬러 와 상호 관련 된다 . 예 를 들 어 , 히트 맵 에서 빨간색 은 결함 을 포함 할 가능 성 이 가장 높 은 영역 을 나타내 고 , 주황색 과 노란색 은 가능 성 이 더 적 은 영역 을 나타내 고 , 녹색 은 결함 을 포함 할 영역 에 관련 될 가능 성 이 훨씬 더 높 고 , 연한 파란색 은 가능 성 이 훨씬 더 낮 고 , 파란색 / 흑색 / 투명 은 가능 성 이 가장 낮 다 . 분류 는 임의 의 요구 되 는 방식 으로 발생 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 신경 네트워크 로부터 결함 의 표시 를 획득 하 는 단계 는 클래스 활성 화 맵 핑 을 사용 하 여 모바일 디바이스 의 디스플레이 에서 고장 의 로컬 영역 을 식별 하 는 단계 를 더 포함 할 수 있 다 .