우리는 클래스의 순서 그래프(순위 또는 우선순위를 나타냄)를 결정하기 위해 순서 학습(order learning)을 제안하며, 이를 통해 객체 인스턴스를 특정 클래스에 분류한다. 이를 위해 두 인스턴스 간의 관계를 ‘보다 크다’, ‘유사하다’, 또는 ‘보다 작다’의 세 가지 경우 중 하나로 분류할 수 있는 쌍별 비교기(pairwise comparator)를 설계하였다. 이후 입력 인스턴스를 기준 인스턴스들과 비교하고, 비교 결과 간의 일관성을 최대화함으로써 입력 인스턴스의 클래스를 신뢰성 있게 추정할 수 있다. 본 연구에서는 순서 학습을 활용하여 최신 기술 수준의 얼굴 연령 추정기(facial age estimator)를 개발하였으며, 성별 및 인종 그룹 정보를 이용해 순서 그래프를 서로 겹치지 않는 체인으로 분할하거나, 무감독 방식으로 분할할 경우 성능이 더욱 향상됨을 확인하였다.