학습 장치 는 각 샘플 이미지 에 기초 하 여 뉴 럴네트워크 모델 에 대해 적어도 두 번 의 학습 을 진행 하 여 , 각 학습 후 의 뉴 럴네트워크 모델 을 획득 할 수 있 다 . 학습 장치 는 각 학습 후 의 뉴 럴네트워크 모델 의 파 라마 터 를 저장 할 수 있 다 . 학습 장치 는 각 학습 후 의 뉴 럴네트워크 모델 을 통해 각 샘플 이미지 의 출력 위치 정보 를 출력 할 수 있 다 . 학습 장치 는 각 샘플 이미지 에 대응 하 는 출력 위치 정보 와 샘플 의 실제 정답 간 의 차이 에 기초 하 여 , 제 1 학습 데이터 세트 에서 불량 샘플 이미지 를 삭제 할 수 있 다 . 제 1 학습 데이터 세트 에 는 이전 학습 에서 사용 된 샘플 이미지 중 에서 샘플 이미지 의 예측 결과 와 실제 정답 간 의 차이 가 비교 적 작 은 삭제 개수 또는 삭제 비율 만큼 의 샘플 이미지 를 삭제 한 후 의 샘플 이미지 를 포함 할 수 있 다 . 이 처럼 노이즈 가 적 은 샘플 이미지 를 점차 적 으로 제거 해 가 면서 뉴 럴 네트워크 를 학습 시키 는 과정 을 반복 한 후 , 최종 적 으로 학습 장치 는 뉴 럴 네트워크 의 손실 값 이 큰 순서 로 샘플 이미지 를 제 1 학습 데이터 세트 에서 삭제 개수 또는 삭제 비율 만큼 제거 하 여 제 3 학습 데이터 세트 를 획득 할 수 있 다 .