풀 링 계층 들 은 처리 시간 을 감소 시키 기 위해 , 컨 볼루 션 계층 들 에 의해 추출 된 이미지 데이터 를 다운 샘플링 하 여 특징 맵 의 차원 수 ( dimensionality ) 를 감소 시킨다 . 실제로 , 풀 링 함수 는 특정 위치 에서 네트 ( net ) 의 출력 을 근처 의 출력 들 의 요약 통계 ( summary statistic ) 로 대체 한다 . 통상 적 으로 사용 되 는 풀 링 알고리즘 은 맥스 풀 링 ( max pooling ) 으로 , 이 는 특징 맵 의 하위 구역 들 을 추출 하 고 , 그것 들 의 최댓값 을 유지 하 며 , 다른 모든 값 을 폐기 하 여 , 직사각 형 근 접부 내 의 최대 출력 을 보 고 한다 . 다른 가능 한 풀 링 함수 들 은 직사각 형 근 접부 의 평균 , 직사각 형 근 접부 의 L 2 놈 , 또는 중심 픽셀 로부터 의 거리 에 기초 한 가중 평균 을 포함 한다 .