네트워크 훈련 위상 ( 2526 ) 은 ( 입력 의 지정 없이 ) 훈련 데이터 ( 2520 ) 가 단계 ( 2505 ) 로부터 구성 되 고 초기 화 된 신경 네트워크 모델 에 제시 되 는 것 으로 시작 한다 . 신경 네트워크 컴포넌트 ( 도 8 의 47 ) 는 환자 이미지 데이터 로부터 결과 들 ( 2535 ) 을 추정 하 고 , 추정 된 결과 들 , 예 를 들 어 식별 된 결함 클래스 를 생성 한다 . 다음 으로 , 단계 ( 2535 ) 로부터 의 추정 된 결과 들 과 디바이스 이미지 들 ( 2510 ) 에 대응 하 는 예상 결과 들 ( 2515 ) 이 비교 되 고 , " 예상 결과 들 ( 2515 ) 과 추정 결과 들 ( 2535 ) 사이 의 차이 에 기초 하 여 에러 맵 ( "" 훈련 에러 "") 이 생성 된다 . 에러 맵 은 평가 기준 ( 2545 ) 과 비교 된다 . 예 를 들 어 ", 평균 절대 에러 함수 ( MAE ) 또는 평균 제곱 에러 ( MSE ) 함수 와 같 은 손실 함수 는 에러 기준 이 충족 되 는지 를 결정 하 기 위해 사용 될 수 있 다 . 본 기술 분야 의 통상 의 기술자 는 모델 예측 의 평균 절대 에러 ( MAE ) 또는 L 1 놈 ( norm )