본 발명 에 따른 상기 라플라 시안 피라미드 네트워크 를 학습 하 기 위한 CNN 기반 학습 장치 는 도 2 에서 도시 된 바 와 같이 , 순차 적 으로 연결 되 어 있 는 제 1 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ 1 ) 내지 제 k 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ k ) 및 제 k 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ k ) 내지 제 1 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ 1 ) 를 포함 한다 . 그리고 , 제 1 마스크 레이어 ( 300 _ 1 ) 내지 제 ( k - 1 ) 마스크 레이어 ( 300 _( k - 1 ) ) 및 제 1 디 퍼런 셜 ( differential ) 레이어 ( 400 _ 1 ) 내지 제 ( k - 1 ) 디 퍼런 셜 레이어 ( 400 _( k - 1 ) ) 가 각각 의 상기 제 1 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ 1 ) 내지 상기 제 ( k - 1 ) 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _( k - 1 ) ) 다음 에 포함 된다 . 이때 , 상기 제 1 디 퍼런 셜 레이어 ( 400 _ 1 ) 내지 상기 제 ( k - 1 ) 디 퍼런 셜 레이어 ( 400 _( k - 1 ) ) 의 각각 은 이 에 대응 하 는 다음 컨 벌 루 션 레이어 에 연결 되 어 , 상기 제 1 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ 1 ) 내지 상기 제 ( k - 1 ) 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _( k - 1 ) ) 로부터 출력 된 각각 의 특징 맵 과 상기 제 1 마스크 레이어 ( 300 _ 1 ) 내지 상기 제 ( k - 1 ) 마스크 레이어 ( 300 _( k - 1 ) ) 로부터 출력 된 각각 의 특징 맵 사이 의 각각 의 차이 를 상기 대응 하 는 다음 컨 벌 루 션 레이어 에 전달 한다 . 한편 , 상기 제 k 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ k ) 내지 상기 제 2 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ 2 ) 각각 의 다음 에 는 상기 제 ( k - 1 ) 마스크 레이어 ( 300 _( k - 1 ) ) 내지 상기 제 1 마스크 레이어 ( 300 _ 1 ) 로부터 의 출력 각각 과 상기 제 k 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ k ) 내지 상기 제 2 디컨 벌 루 션 레이어 ( 200 _ 2 ) 로부터 의 출력 각각 을 합산 하 는 제 ( k - 1 ) 합산 레이어 ( 500 _( k - 1 ) ) 내지 제 1 합산 레이어 ( 500 _ 1 ) 가 존재 한다 . 여기 에서 , “ 디 퍼런 셜 ” 이 라는 용어 는 수학 에서 의 미분 이나 미분학 을 의미 하 지 않 는다 .