기술 세부내용본 발명은 동적 예측 신뢰도 임계값 선택을 통해 가중치 변화량의 생략 정도를 사용자가 조절할 수 있는 동적 예측 신뢰도 임계값 선택에 기반한 저복잡도 인공지능 모델 학습을 위한 전자 장치 및 학습 방법에 관한 것입니다. 본 발명에 따르면 미니 배치 경사 하강법을 통한 학습이 노이즈를 허용하는 특성을 활용하여, 사용자가 설정한 허용 가능 노이즈 범위 내에서 연산 생략에 따른 오류가 적은, 즉 예측 신뢰도가 높은 이미지에 대한 가중치 변화량 연산을 생략하여 전체 학습 연산량을 줄이고 학습 에너지를 절감하여 학습에 대한 영향을 최소화할 수 있는 효과가 있습니다.
