도 3 은 본 발명 의 실시 예 에 의한 동작 인식 네트워크 의 모식도 를 나타내 고 , 1 단 째 의 동작 인식 네트워크 에서 M 단 째 의 동작 인식 네트워크 의 구조 는 전부 도 3 에 나타내 는 바 와 같 다 . 예 로서 , i 단 째 의 동작 인식 네트워크 를 채택 하 고 , i 단 째 의 동작 인식 네트워크 는 i - 1 단 째 의 동작 인식 특징 을 입력 정보 로서 처리 해도 된다 . 예 를 들 면 , i 단 째 의 동작 인식 네트워크 는 합성곱 커널 이 1 × 1 의 2 D 합성곱 층 에 의해 i - 1 단 째 의 동작 인식 특징 에 대해 제 1 합성곱 처리 를 행하 고 , i - 1 단 째 의 동작 인식 특징 에 대해 차원 삭감 을 행하 도록 해도 된다 . 예 로 는 , 상기 합성곱 커널 이 1 × 1 의 2 D 합성곱 층 은 i - 1 단 째 의 동작 인식 특징 의 채널 수 를 삭감 하 고 , 예 를 들 면 , 채널 수 ( C ) 의 수 를 16 배 삭감 하 여 . 상기 제 1 특징 정보 를 취득 하 도록 해도 된다 . 본 발명 은 삭감 의 배수 에 대해 제한 하 지 않 는다 .