전문화에 기반한 신뢰성 높은 딥러닝 앙상블 방법 및 장치가 제시된다. 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 전문화에 기반한 신뢰성 높은 딥러닝 앙상블 방법은 이미지 처리를 위한 모델들의 분류되지 않은 데이터에 대하여 균일 분포와의 쿨백-라이블러 발산(Kullback-Leibler divergence)을 최소화함으로써 엔트로피를 최대화하는 목적 함수를 구하는 단계 및 상기 모델들 간의 특징 공유하여 일반적 특징을 생성하고, 상기 일반적 특징을 이용하여 이미지 처리를 위한 학습을 수행하는 단계를 포함한다.