도 3 에 도시 된 본 발명 의 다른 실시 예 에 따른 상기 라플라 시안 피라미드 네트워크 를 학습 하 기 위한 상기 CNN 기반 상기 학습 장치 는 도 2 에 도시 된 본 발명 의 일 실시 예 에 따른 상기 라플라 시안 피라미드 네트워크 를 학습 하 기 위한 상기 CNN 기반 상기 학습 장치 와 기본 적 으로 유사 한 구성 을 갖 지만 , 상기 제 1 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _ 1 ) 내지 상기 제 ( k - 1 ) 컨 벌 루 션 레이어 ( 100 _( k - 1 ) ) 중 에서 h 개 의 컨 벌 루 션 레이어 에 각각 대응 하 는 제 1 내지 제 h 마스크 레이어 및 상기 제 1 내지 상기 제 h 마스크 레이어 에 각각 대응 하 는 제 1 내지 제 h 디 퍼런 셜 레이어 를 포함 하 여 , 상기 마스크 레이어 및 상기 디 퍼런 셜 레이어 는 상기 모든 컨 벌 루 션 레이어 에 대응 하 지 않 는다 . 참고 로 , 도 3 에 300 _ 1 로 표현 된 레이어 가 상기 제 1 마스크 레이어 이 고 , 300 _( k - 1 ) 로 표현 된 레이어 가 상기 제 h 마스크 레이어 일 것 이 고 , 400 _ 1 로 표현 된 레이어 가 상기 제 1 디 퍼런 셜 레이어 이 고 , 400 _( k - 1 ) 로 표현 된 레이어 가 상기 제 h 디 퍼런 셜 레이어 일 것 이 다 .