도 7 을 참조 하 면 , 학습 장치 는 사람 의 얼굴 을 포함 하 는 이미지 인 트레이닝 데이터 ( 700 ) 로부터 생성 한 트레이닝 데이터 의 입력 ( 710 ) 을 컨 볼루 션 신경망 ( 300 ) 에 적용 하 여 , 트레이닝 데이터 의 출력 ( 720 ) 을 획득 할 수 있 다 . 여기 서 컨 볼루 션 신경망 ( 300 ) 은 컨 볼루 션 레이어 를 통해 입력 된 데이터 와 커널 을 컨 볼루 션 연산 하 여 특징 맵 을 생성 하 는 단계 , 특징 맵 에 활성 화 함수 를 적용 하 는 단계 , 및 활성 화 함 수 가 적용 된 특징 맵 을 풀 링 하 여 풀 링 된 특징 맵 을 생성 하 는 단계 를 1 회 또는 복수 회 수행 할 수 있 다 . 이후 , 컨 볼루 션 신경망 ( 300 ) 은 풀리 커 넥 티 드 레이어 를 통해 마지막 으로 풀 링 된 특징 맵 으로부터 트레이닝 데이터 의 출력 ( 720 ) 을 생성 할 수 있 다 .