공동 분포 ( joint distribution ) 가 픽셀 그룹 과 스케일 을 인수 분해 ( factorize ) 하 기 때문 에 , 그리고 출력 이미지 의 픽셀 들 은 출력 이미지 의 2 개 의 인접 한 픽셀 들 이 동일 한 그룹 에 있 지 않 게 ( 즉 , 동일 한 그룹 의 픽셀 들 이 서로 독립 적 인 방식 으로 ) 그룹 화 될 수 있 기 때문 에 , CNN 의 학습 을 효과 적 으로 병렬 화 할 수 있 다 . 특히 , 학습 시간 에 , 그룹 내 의 모든 픽셀 에 대한 손실 및 기울기 ( gradient ) 가 병렬 로 계산 될 수 있 다 . 그러므로 , 컨 벌 루 션 신경망 은 리소스 및 시간 효율 적 인 방식 으로 학습 ( 훈련 ) 될 수 있 다 . 시스템 은 확률 적 확률 적 기울기 강 하 또는 기울 기 강하 방법 과 같 은 기존 의 학습 기법 을 사용 하 여 CNN 을 학습 시킬 수 있 다 .