콘 볼루 션 층 은 입력 영상 의 각 패치 에 대하 여 필터 와 국지 수용장 ( Local Receptive Field ) 의 내적 에 비 선형 활성 함수 ( Activation Function ) 을 취함 으로 서 특징 지도 ( Feature Map ) 를 구하 게 되 는데 , 다른 네트워크 구조 와 비교 하 여 , CNN 은 희소 한 연결 성 ( Sparse Connectivity ) 과 공유 된 가중치 ( Shared Weights ) 를 가진 필터 를 사용 하 는 특징 이 있 다 . 이러 한 연결 구조 는 학습 할 모수 의 개수 를 줄여 주 고 , 역전 파 알고리즘 을 통한 학습 을 효율 적 으로 만들 어 결과 적 으로 예측 성능 을 향상 시킨다 .