레이블 이 지정 되 지 않 은 데이터 세트 의 실제 레이블 을 사전 에 알 수 가 없 기 때문 에 , 손실 측정 함수 가 정의 되 여 새로운 레이블 이 추정 될 수 있 다 . 최악 의 경우 , 또는 최상 의 경우 를 모두 고려 하 여 현재 모델 의 적정 boundary 를 선택 하 는 방법 이 개발 될 수 있 다 . 이 를 바탕 으로 예상 되 는 오류 가 측정 되 고 학습 효율 을 최적 화 하 기 위한 목적 함수 가 정의 되 어 , 이 목적 함수 를 최소 화 하 는 데이터 가 선택 될 수 있 다 . 이 방법 을 바탕 으로 ASSL 알고리즘 은 , 목적 함수 를 계산 할 때 레이블 이 지정 되 지 않 은 모든 데이터 를 고려 하 여 , 확장 될 수 있 다 . 기존 의 딥 러닝 모델 의 재 학습 방법 은 레이블 이 지정 되 지 않 은 모든 데이터 와 가능 한 모든 레이블 을 검토 하 기 때문 에 많 은 계산 이 필요 하 다 . 이 를 최소 화 하 기 위해 소규모 Bin 단위 의 고속 적응 적 ASSL 학습 을 수행 하 는 방법 이 제안 될 것 이 다 .