일 예 로 , 도 6 a 와 도 6 b 를 참조 하 면 , 1 xH 2 컨 벌 루 션 레이어 ( 127 ) 의 필터 의 개수 를 L 라 할 경우 , 학습 장치 ( 100 ) 는 1 xH 2 컨 벌 루 션 레이어 ( 127 ) 로 하여금 도 6 a 의 제 2 리 셰이핑 된 특징 맵 ( 600 A ) 에 대하 여 1 xH 2 컨 벌 루 션 연산 을 적용 하 도록 하 여 너비 N , 높이 1 , 채널 L 인 Nx 1 xL 의 볼륨 을 가지 는 제 2 조정 특징 맵 ( 600 B ) 을 생성 하 도록 할 수 있 다 . 이 를 통해 컴퓨팅 연산 량 을 1 / H 2 로 감소 시킬 수 있 게 되 며 , 그 에 따라 컴퓨팅 연산 속도 및 연산 능력 을 증대 시킬 수 있 게 된다 . 이때 , " 제 2 조정 특징 맵 ( 600 B ) 상 의 특징 ( R 1 "" CH 1 "," R 2 "" CH 1 ", … , " RN "" CH 1 ) 은 각각 제 2 리 셰이핑 된 특징 맵 ( 600 A ) 상 의 특징 ( R 1 ' CH 1 ", R 1 ' CH 2 , … , R 1 ' CH ( H 2 ) ) 을 로컬 연결 ( Locally Connecting ) 하 고 , 제 2 리 셰이핑 된 특징 맵 ( 600 A ) 상 의 특징 ( R 2 ' CH 1 , R 2 ' CH 2 , … , R 2 ' CH ( H 2 ) ) 을 로컬 연결 하 고 , 제 2 리 셰이핑 된 특징 맵 ( 600 A ) 상 의 특징 ( RN ' CH 1 , RN ' CH 2 , … , RN ' CH ( H 2 ) ) 을 로컬 연결 한 결과 일 수 있 다 . 참고 로 , 상기 로컬 연결 ( Locally Connecting ) 은 1 Х H 2 컨 벌 루 션 연산 을 적용 하 는 것 을 의미 한다 .