다음 으로 , 활성 화 함 수 가 정용 된 특징 맵 들 을 풀 링 ( pooling , 313 ) 하 여 제 1 풀 링 된 특징 맵 ( pooled feature map , 314 ) 을 생성 할 수 있 다 . 풀 링 은 기 알려진 최대 값 풀 링 ( max pooling ) , 평균값 풀 링 ( mean pooling ) 등 이 이용 될 수 있 다 . 그러나 , 이 에 제한 되 는 것 은 아니 며 , 다양 한 컨 볼루 션 신경망 모델 들 에서 이용 되 는 풀 링 들 이 이용 될 수 있 다 . 풀 링 ( 313 ) 을 통해 유의미 한 정보 는 남겨둔 채 컨 볼루 션 신경망 의 전체 노드 의 개수 및 연산 량 을 줄일 수 있 으므로 , 보다 적 은 컴퓨팅 파워 를 가지 고 도 보다 빠른 속도 로 목표 하 는 출력 을 얻 을 수 있 다 . 이 를 통해 , 딥 러닝 기반 3 D 데이터 생성 장치 가 전용 서버 나 최 고급 스마트 폰 이나 등 이 아닌 아닌 일반 적 인 스마트 폰 에 탑재 되 더라도 컨 볼루 션 신경망 의 연산 이 용이 하 게 수행 되 도록 할 수 있 다 .