도 5 를 참조 하 면 , 점수 산 출부 ( 500 ) 는 합성 영상 ( 440 ) 을 컨 볼루 션 신경망 구조 에 입력 하 여 점수 를 산출 한다 . 점수 산 출부 ( 500 ) 는 컨 볼루 션 신경망 구조 의 DenseNet - 161 을 이용 한다 . DenseNet 은 ResNet 의 skip connection 구조 를 개선 한 dense connectivity 를 사용 한다 . DenseNet 은 네트워크 전체 를 몇 개 의 dense block 으로 나눈다 . 이때 DenseNet 은 특징 맵 ( feafure map ) 의 크기 가 동일 한 레이어 들 은 같 은 dense block 으로 묶 는다 . dense block 은 이전 레이어 와 다음 레이어 를 결합 하 여 이전 레이어 의 특징 ( features ) 을 다음 레이어 로 그대로 전달 한다 . 이 로 인해 레이어 가 깊 어 짐 에 따라 발생 하 는 신호 감쇄 현상 을 방지 하 면서 성능 을 향상 시킬 수 있 다 . 하지만 네트워크 가 깊 어 질수록 결합 한 특징 맵 의 채널 수 가 너무 많 아 져 네트워크 의 크기 가 방대 하 게 커진다 . 이것 을 방지 하 게 위해 DenseNet 은 dense block 내 의 레이어 사이 에 Bottleneck 레이어 를 추가 한다 . 결과 적 으로 Bottleneck 구조 를 사용 함 에 따라 특징 맵 의 크기 가 커지 는 것 을 막 으면서 연산 량 도 줄어든다 . 하 지만 dense block 내 의 레이어 가 많 아 질수록 특징 맵 의 크기 는 여전히 커진다 . 이 를 해결 하 기 위해 dense block 마다 Transition 레이어 를 추가 한다 . Transition 레이어 는 1 X 1 conv 연산 을 통해 특징 맵 채널 수 를 반 으로 줄이 고 , 2 X 2 average pooling 으로 폭 과 높이 를 반 으로 줄인다 . 이외 에 도 DenseNet 은 성장률 ( growth rate ) 을 지정 하 여 특징 맵 사이즈 를 조정 하 는 데 예 를 들 면 DenseNet - 161 의 성장률 은 48 로 정할 수 있 다 . 점수 산 출부 ( 500 ) 는 입력 값 이 합성 영상 이 기 때문 에 데이터 의 클래스 ( class ) 가 본인 매칭 ( authentic matching ) 또는 타인 매칭 ( imposter matching ) 으로 구성 된다 . 따라서 점수 산 출부 ( 500 ) 는 DenseNet - 161 이 2 개 의 출력 값 ( output ) 을 갖 도록 Classification 레이어 의 출력 값 을 2 D fully - connected 로 수정 한다 . 결과 적 으로 , 점수 산 출부 ( 500 ) 는 전송 받 은 9 개 의 합성 영상 을 컨 볼루 션 신경망 에 입력 하 여 각각 2 개 의 출력 값 을 산출 한다 . 점수 산 출부 ( 500 ) 는 각각 2 개 의 출력 값 중 에 타인 매칭 점수 를 선택 하 여 판 별부 ( 600 ) 로 전송 한다 .