변동성 플로팅 포인트(Floating Point, FP) 뉴럴넷을 이동 표적으로 사용하여 바이너리 뉴럴넷을 학습하는 자기지도학습(Self-Supervised Learning, SSL) 방법이 개시된다. 즉, (a) 학습 장치가, 학습용 벡터가 획득되면, (i) 적어도 일부가 바이너리 형식인 바이너리 파라미터를 포함하는 상기 바이너리 뉴럴넷으로 하여금, 상기 학습용 벡터에 적어도 하나의 바이너리 연산을 인가하도록 하는 프로세스 및 (ii) 적어도 일부가 SSL 방법론에 따라 학습된 FP 형식의 FP 파라미터를 포함하되, 상기 바이너리 파라미터 중 적어도 일부를 학습하는 과정에서 상기 FP 파라미터 중 적어도 일부가 조정되는 상기 변동성 FP 뉴럴넷으로 하여금, 상기 학습용 벡터에 적어도 하나의 FP 연산을 가하도록 하는 프로세스를 수행하는 단계; 및 (b) 상기 학습 장치가, (i) 상기 바이너리 뉴럴넷으로부터 획득된 학습용 바이너리 출력 및 (ii) 상기 변동성 FP 뉴럴넷으로부터 획득된 학습용 FP 출력을 참조하여 상기 바이너리 뉴럴넷 및 상기 변동성 FP 뉴럴넷 간의 커플링 로스를 생성한 후, 상기 커플링 로스를 사용하여 상기 바이너리 파라미터 중 적어도 일부를 학습하면서 상기 FP 파라미터 중 적어도 일부를 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법이 개시된다.