위 에서 도입 된 바 와 같이 , CNN 은 특징 추출 을 수행 하 는 컨 볼루 션 모듈 들 의 스택 으로 구성 되 며 , 각각 의 모듈 은 컨 볼루 션 계층 , 및 그 에 후속 하 는 풀 링 계층 으로 구성 되 고 ; 마지막 컨 볼루 션 모듈 다음 에 는 분류 를 수행 하 는 하나 이상 의 고밀 도 계층 이 이어진다 . CNN 내 의 최종 고밀 도 계층 은 각각 의 노드 에 대한 활성 화 기능 과 함께 , 모델 내 의 각각 의 타 겟 클래스 ( 모델 이 예측 할 수 있 는 모든 가능 한 클래스 ) 에 대한 단일 노드 를 포함 한다 . CNN 은 주어진 이미지 에 대한 값 들 을 , 이미지 가 각각 의 타 겟 클래스 에 포함 될 가능 성 이 어느 정도 인지 에 대한 상대 적 인 측정값 들 로서 해석 하 는 것 을 허용 할 수 있 다 . 본 발명 의 다양 한 실시 예 들 에서 , 타 겟 클래스 는 디스플레이 의 균열 , 케이스 의 흠 또는 균열 , 디스플레이 상의 LCD 블리드 , 디스플레이 에서 의 핑크 색조 , 디스플레이 상 의 스 턱 픽셀 들 , 및 상술 한 것 의 다양 한 조합 들 과 같 은 모바일 디바이스 의 결함 을 포함 할 수 있 다 .