ヘストンの確率的ボラティリティモデルは、ヨーロピアンオプションの価格設定に幅広く使用されていますが、そのキャリブレーションは計算負荷が高く、局所的な最小値に敏感です。本論文では、計算効率とキャリブレーション精度を向上させるハイブリッドなディープラーニングフレームワークを提案します。このアプローチは、オプション価格サーフィスを近似する「価格近似ネットワーク」（PAN）と、ヘストンモデルの出力を修正する「キャリブレーション修正ネットワーク」（CCN）の2つの教師ありフィードフォワードニューラルネットワークを統合しています。実際のS&P 500オプションデータに基づく実験結果では、ディープラーニングアプローチが従来のキャリブレーション手法よりも優れた性能を示し、収束速度と一般化能力が向上しました。このフレームワークは、リアルタイム金融モデルのキャリブレーションに対する実用的かつ堅牢な解決策を提供します。