통합 층 ( Pooling Layer 또는 Sub - sampling Layer ) 은 이전 콘 볼루 션 층 에서 구해진 특징 지도 의 지역 정보 를 활용 하 여 새로운 특징 지도 를 생성 한다 . 일반 적 으로 통합 층 에 의해 새로 생성 된 특징 지도 는 원래 의 특징 지도 보다 작 은 크기 로 줄어드 는데 , 대표 적 인 통합 방법 으로 는 특징 지도 내 해당 영역 의 최대 값 을 선택 하 는 최대 통합 ( Max Pooling ) 과 특징 지도 내 해당 영역 의 평균값 을 구하 는 평균 통합 ( Average Pooling ) 등 이 있 다 . 통합 층 의 특징 지도 는 일반 적 으로 이전 층 의 특징 지도 보다 입력 영상 에 존재 하 는 임의 의 구조 나 패턴 의 위치 에 영향 을 적 게 받 을 수 있 다 . 즉 , 통합 층 은 입력 영상 혹은 이전 특징 지도 에서 의 노이즈 나 왜곡 과 같 은 지역 적 변화 에 보다 강인 한 특징 을 추출 할 수 있 게 되 고 , 이러 한 특징 은 분류 성능 에 중요 한 역할 을 할 수 있 다 . 또 다른 통합 층 의 역할 은 , 깊 은 구조 상 에서 상위 의 학습 층 으로 올라갈수록 더 넓 은 영역 의 특징 을 반영 할 수 있 게 하 는 것 으로서 , 특징 추출 층 이 쌓이 면서 , 하 위층 에서 는 지역 적 인 특징 을 반영 하 고 상 위층 으로 올라 갈수록 보다 추상 적 인 전체 영상 의 특징 을 반영 하 는 특징 생성 할 수 있 다 .