요약하자면 각 레이어마다 입력에대한 특징을 분석하는 뉴런이 잇고 특징 하나하나 분석하며 활성화값 높은게 최종 출력(정답)이되는 것

입력레이어 뉴런은 28 $ \times $ 28= 784개가 잇다고 치면 뉴런 하나하나가 픽셀 하나하나를 담단한다. (LED판에에 불빛 하나하나가 각 뉴런 라고 생각함됨)
1번 픽셀은 1번뉴런, 2번픽셀은 2번 뉴런이 담당한다 생각하자. 해당 레이어는 결과적으로 “이번엔 10% 픽셀만 불 들어왔네” 정도 출력하는 역할.

첫번쨰 은닉레이어는 이미지의 아주 작은 부분(선, 점, 빗금) 등 잇는지 찾아냄.
여기서 뉴런의 역할은 “이미지 오른쪽 위 짧은 세로선 잇나?” 있으면 높은 활성화값을 출력한다.

두번쨰 은닉레이어는 1번 레이어의 뉴런들이 내보낸 높은 활성화값을 토대로 무슨 숫자를 넣엇길래 그 해당 픽셀들에 높은 값 줬을까를 연구함.
예를드어 0 일떄, 위곡선 아래곡선은 높은데 - 처럼 가로직선은 낮은 점수받고,
아… 0일떄는 직선이 없구만 하면서 계산을 한느것임. (이 계산은 뉴런 참조.

최종적으로 출력레이어는 조합된 모양을 보고 이건 무슨 숫자다 라고 결정내리며,
총 10개의 뉴런(0~9) 각 숫자를 맞음.

정답은 가중합이다.
다음 뉴런이 활성화값을 받아 → 가중합을 계산 → 그 결과로 자신의 활성화값을 정한다.