이 진화 된 컨 벌 루 션 신경망 을 통한 학습 에서 는 도 5 를 통해 설명 할 이진 화 된 컨 벌 루 션 신경망 의 추론 과정 에 따른 최대 값 풀 링 ( S 46 ) 이전 에 이진화 ( S 45 ) 를 수행 하 는 프로세스 를 적용 할 수 없 다 . 구체 적 으로 , ' 컨 벌 루 션 - 배치 정규 화 - 이진화 - 최대 값 풀 링 ' 의 구조 로 ‘ 학습 ’ 할 경우 , 둘 이상 의 최대 요소 존재 와 그 로 인한 그라 디언 트 역전 파 를 위한 최대 요소 선택 이 비 결정 적 인 문제점 이 발생 될 수 있 다 ( 예 를 들 어 , k x k 윈도우 내 에 + 1 이 2 개 존재 할 경우 ) . 이 에 따라 , 이 진화 된 컨 벌 루 션 신경망 의 추론 과정 과 같이 최대 값 풀 링 직전 에 이 진화 를 수행 해서 최대 값 풀 링 입력 이 - 1 또는 + 1 의 값 만 을 갖 게 하 는 방식 은 ' 학습 ' 단계 에서 는 사용 할 수 없 다 . 즉 , 학습 과정 에 있 어서 , 최대 값 풀 링 직전 에 이 진화 를 수행 하 게 되 면 , 최대 값 풀 링 입력 이 - 1 또는 + 1 의 값 만 을 갖 게 되 므로 , 풀 링 윈도우 내 의 둘 이상 의 최대 요소 가 존재 할 가능 성 이 높 다고 할 수 있 고 , 이 에 따라 그라 디언 트 ( gradient ) 를 역전 파 하 기 위해 필요 한 하나 의 최대 요소 는 비 결정 적 ( ambiguously ) 으로 선택 되 기 때문 에 부적절 한 그라 디언 트 가 선택 될 가능 성 이 있 으므로 상기 추론 을 위한 프로세스 를 학습 과정 에 적용 할 수 없 다 . 따라서 , 학습 과정 에서 는 도 4 에 도시 된 바 와 같이 최대 값 풀 링 ( S 43 ) 이후 이진화 ( S 44 ) 가 수행 되 는 과정 을 따를 수 있 고 , 반면 추론 과정 에서 는 도 5 에 도시 된 바 와 같이 이진화 ( S 45 ) 이후 최대 값 풀 링 ( S 46 ) 이 수행 되 는 과정 을 따를 수 있 다 . 이 처럼 학습 프로세스 와 는 달리 , 이진화 ( S 45 ) 이후 최대 값 풀 링 ( S 46 ) 이 수행 되 는 추론 프로세스 에 의하 면 , 풀 링 윈도우 내 의 요소 가 이 진화 되 므로 , 최대 값 풀 링 이 신속 하 게 이루어질 수 있 으며 , 결과 적 으로 추론 또한 신속 하 게 도출 될 수 있 다 .