예 를 들 어 , 얼굴 사진 을 자동 으로 라벨 링 하 는 기존 알고리즘 중 하나 는 , 입력 데이터 의 일부 를 얼굴 인식 기 의 학습 데이터 로 사용 하 였 다 . 보다 상세히 , 데이터 크롤링 ( crawling ) 등 으로 수집 된 약하 게 라벨 링 된 입력 데이터 에서 , 약한 라벨 링 아이디 ( ID ) 마다 엄격 한 임계 값 으로 서브 그래프 를 생성 하 고 , 그 중 가장 큰 그래프 를 라벨 링 된 데이터 로 사용 하 여 얼굴 인식 기 학습 에 이용 하 고 , 다시 학습 한 얼굴 인식 기 를 이용 하 여 입력 데이터 에서 더 큰 그래프 를 생성 하 여 나머지 데이터 를 자동 라벨 링 하 였 다 . 그러나 , 이러 한 알고리즘 은 입력 데이터 의 아이디 에서 하나 의 서브 그래프 만 취하 기 때문 에 하나 의 라벨 링 아이디 에 2 개 이상 의 군집 을 포함 하 는 경우 하나 의 군집 은 자동 라벨 링 에서 제외 된다는 문제점 이 존재 하 였 다 .