본 논문은 표준 학습 절차 없이 합성곱 신경망(CNN)의 가중치와 임계값을 해석적으로 계산하는 알고리즘을 제시합니다. MNIST 데이터셋에서 0부터 9까지의 숫자를 각각 나타내는 10개의 선택된 이미지만을 사용하여 CNN 매개변수를 결정할 수 있습니다. 이 방법의 일부로 CNN 계층의 채널 수도 해석적으로 도출됩니다. C++ Builder로 소프트웨어 모듈을 구현하고 MNIST 데이터셋을 사용하여 일련의 실험을 수행했습니다. 결과는 해석적으로 계산된 CNN이 어떠한 학습 없이도 1000개의 필기체 숫자 이미지 중 절반 이상을 인식하고, 몇 분의 일 초 만에 추론을 수행할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 결과는 가중치를 순수하게 해석적으로 계산하여 학습 없이 CNN을 구성하고 분류 작업에 직접 적용할 수 있음을 시사합니다.
