딥 러닝 기법 에 대한 설명 으로 다시 돌아가 면 , 합성곱 신경망 ( Convolutional deep Neural Networks , CNN ) 은 최소한 의 전처리 ( preprocess ) 를 사용 하 도록 설계 된 다 계층 퍼셉트론 ( multilayer perceptrons ) 의 한 종류 이 다 . 합성곱 신경망 은 하나 또는 여러 개 의 합성곱 계층 ( convolutional layer ) 과 그 위 에 올려진 일반 적 인 인공 신경망 계층 들 로 이루어져 있 으며 , 가중치 와 통합 계층 ( pooling layer ) 들 을 추가 로 활용 한다 . 이러 한 구조 덕분 에 합성곱 신경망 은 2 차원 구조 의 입력 데이터 를 충분히 활용 할 수 있 다 . 또한 , 합성곱 신경망 은 표준 역 전달 을 통해 훈련 될 수 있 다 . 합성곱 신경망 은 다른 피드포워드 인공 신경망 기법 들 보다 쉽 게 훈련 되 는 편 이 고 적 은 수 의 매개변수 를 사용 한다는 이점 이 있 다 . 합성곱 신경망 은 입력 영상 에 대하 여 합성곱 과 서브 샘플링 을 번갈 아 수행 함 으로써 입력 영상 으로부터 특징 을 추출 한다 .