Proszę wyjaśnić koncepcję "warstwy łączącej" w sieci neuronowej konwolucyjnej. 

Warstwa łącząca, zwana również warstwą podpróbkującą, jest jednym z elementów składowych sieci neuronowej konwolucyjnej. Jej zadaniem jest zmniejszenie wymiarowości danych wejściowych, co pozwala na redukcję liczby parametrów sieci i zwiększenie jej wydajności. 

W praktyce, warstwa łącząca działa poprzez grupowanie neuronów z poprzedniej warstwy i zastępowanie ich jednym neuronem, który reprezentuje całą grupę. W ten sposób, informacje przekazywane do kolejnej warstwy są bardziej skondensowane i zawierają mniej szumu. 

Istnieją różne sposoby implementacji warstwy łączącej, w tym maksymalne podpróbkowanie (ang. max pooling), średnie podpróbkowanie (ang. average pooling) i podpróbkowanie L2-norm (ang. L2-norm pooling). Każda z tych metod ma swoje wady i zalety,
Warstwa poolingowa to warstwa w sieci neuronowej typu konwolocyjnego (CNN). Odpowiada za zmniejszenie rozmiaro wejścia oraz wydobycie istotnych cech z wyjsicia warstwy konwolocyjnej. Warstwy poolingowe osiągajon to poprzez zastosowanie określonego rozmiaro okna do określonej sekcji wejsicia i pobranie największej lub średniej wartosici z okna, aby utworzyci wyjsicie. Pozwala to na prostsze i bardziej skoteczne wyodrenbnianie cech oraz pomaga zmniejszyć ogólnon złożonosić obliczeniową sieci.