상기 출력 레이어 에서 는 클래스 액 티 베이 션 맵 ( 51 a ) 과 클래스 액 티 베이 션 맵 ( 51 b ) 을 이용 하 여 분류 결과 가 출력 된다 . 예 를 들 어 , 글로벌 풀 링 ( global pooling ) 을 수행 하 여 분류 결과 가 출력 될 수 있 다 . 보다 자세 하 게 는 , 상기 글로벌 풀 링 을 통해 클래스 액 티 베이 션 맵 ( 51 a ) 에 포함 된 액 티 베이 션 값 을 종합 하 여 입력 이미지 ( 50 ) 에서 유사 분열 세포 가 존재 할 확률 을 가리키 는 제 1 값 이 산출 되 고 , 클래스 액 티 베이 션 맵 ( 51 b ) 에 포함 된 액 티 베이 션 값 을 종합 하 여 입력 이미지 ( 50 ) 에서 정상 세포 가 존재 할 확률 을 가리키 는 제 2 값 이 산출 될 수 있 다 . 또한 , 상기 제 1 값 과 상기 제 2 값 을 비교 하 여 예측 된 분류 결과 가 출력 될 수 있 고 , 실시 예 에 따라 소프트 맥스 ( softmax ) 함수 가 적용 된 값 을 이용 하 여 예측 된 분류 결과 가 출력 될 수 도 있 다 .