컨 볼루 션 뉴 럴 네트워크 ( CNN ) 는 이미지 처리 ( 피처 검출 , 분류 , 및 분석 ) , 의료 진단 ( 의료 이미지 분석 ) , 내비게이션 애플리케이션 ( 경로 추천 ) , 자연어 처리 등 과 같 은 분야 에서 사용 되 고 있 다 . CNN 을 사용 하 는 딥 러닝 은 초당 수백만 , 십 억 번 의 곱셈 및 누적 연산 을 수행 하 는 것 과 같 은 상당 한 계산 비용 을 수반 할 수 있 다 . 연산 들 은 컨 볼루 션 레이어 또는 풀리 커 넥 티 드 ( fully connected ) 레이어 에서 수행 될 수 있 다 . 컨 볼루 션 연산 은 3 차원 입력 피쳐 맵 ( input feature map , IFM ) 을 가로 질러 커널 ( 예 를 들 어 , 3 차원 커널 ) 을 슬라이딩 시키 는 것 을 포함 하 며 , 여기 서 CNN 의 각 레이어 에서 입력 피쳐 맵 의 픽셀 과 커널 의 가중치 간 의 곱셈 이 수행 된다 . CNN 의 각 층 의 출력 피쳐 맵 ( output feature map , OFM ) 의 픽셀 을 생성 하 기 위해 , 곱셈 결과 는 누적 된다 .