신경망은 완전연결층, 지역연결층, 컨볼루션층으로 나누어지는데 이는 연결방식에 따른것이다. 이러한 뉴런의 연결구조를 이용하여 위치는 달라도 비슷한 특징을 가지는 부분을 추출할 수 있게 되는데 입력 이미지에서 물체가 좌우로 이동하는것에 무관하게 특징의 추출할 수 있다.
신경망은 연결 방식에 따라 완전연결층, 지역연결층, 컨볼루션층으로 나누어진다. 완전 연결층은 이웃한 층의 뉴런간에 연결선이 존재하는데, 하나의 층에 있는 모든 뉴런과 이웃한 층에 있는 모든 뉴런이 연결된다. 이에 반해서 지역연결층을 사용하면 상위층의 뉴런이 하부층에 있는 일부 뉴런에만 연결된다(가운데 그림). 컨볼루션층은(오른쪽 그림)부분연결층과 같이 부분적인 연결을 가지는 것은 같으나, 상위층 뉴런들이 서로 가중치를 공유한다. 즉, 각 상위층에 있는 뉴런이 아래층에 있는 왼쪽, 중앙, 오른쪽 세 개의 뉴런과 연결된다고 하면, 상위층에 있는 5개의 뉴런은 이 세 개의 가중치를 공유한다. 따라서 연결선은 13개임에도 불구하고 가중치는 3개이다. 이렇게 함으로써 학습해야 할 파라미터의 수를 줄이게 된다. 이러한 연결구조를 이용하면 위치는 다르지만 비슷한 특징을 가지는 부분을 추출할 수 있기 때문에, 입력 이미지에서 물체가 좌우로 이동하는 것에 무관하게 특징을 추출할 수 있다.