도 4 를 참고 하 면 , 상기 학습 장치 는 상기 제 1 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ 1 ) 내지 상기 제 k 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ k ) 중 에서 제 n 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ n ) 으로 하여금 - 상기 n 은 1 부터 k 까지 의 정수임 - 상기 h 개 의 마스크 레이어 중 하나 에 대응 하 지 않 는 이전 컨 벌 루 션 레이어 로부터 전달 된 인 코디 드 특징 맵 혹은 이전 디 퍼런 셜 레이어 로부터 전달 된 디 퍼런 셜 특징 맵 에 하나 이상 의 컨 벌 루 션 연산 을 가하 도록 한다 . 도 4 는 상기 제 1 내지 상기 제 h 디 퍼런 셜 레이어 중 에서 제 ( m - 1 ) 디 퍼런 셜 레이어 로부터 - 상기 m 은 1 부터 상기 h 까지 의 정수임 - 제 ( m - 1 ) 디 퍼런 셜 특징 맵 을 획득 한 예 를 나타낸다 .