이 진화 를 통한 효율 성 을 확보 하 면서 , 기존 의 컨 벌 루 션 신경망 과 의 정확 도 차이 를 줄이 기 위해 연구 된 종래 의 BCNN 은 도 1 을 참조 하 면 , 이 진화 된 컨 벌 루 션 ( S 11 ) , 최대 값 풀 링 ( S 12 ) , 배수 화 및 배치 정규 화 ( S 13 ) 및 이진화 ( S 14 ) 의 순서 로 정렬 될 수 있 고 , 각 프로세스 를 블록 으로 표현 한 경우 , BCNN 은 각 블록 이 직렬 로 연결 된 블록 집합 으로 표현 될 수 있 다 . 후술 하 는 이진 화 된 컨 벌 루 션 신경망 의 추론 속도 향상 장치 는 상기 블록 구조 를 변경 하 여 이 진화 된 컨 벌 루 션 신경망 의 영상 분석 정확도 를 유지 하 면서 추론 속도 를 향상 시킬 수 있 다 . 먼저 종래 의 BCNN 에 대해 살펴보 면 , 이 진화 된 컨 벌 루 션 ( S 11 ) 은 이전 레이어 의 이 진화 를 통해 입력 데이터 를 이 진화 하 고 , 컨 벌 루 션 레이어 의 파라미터 또한 이 진화 될 수 있 다 . 이 진화 된 컨 벌 루 션 의 입력 과 이진화 파라미터 간 의 컨 벌 루 션 연산 은 Bitwise XNOR 와 누산 으로 이루어질 수 있 다 .