합성곱 신경망 은 컨 볼루 션 연산 이 수행 되 는 합성곱 계층 외 에 도 풀 링 연산 이 수행 되 는 풀 링 계층 도 포함 할 수 있 다 . 풀 링 기법 은 풀 링 계층 에서 데이터 의 공간 적 크기 를 축소 하 는 데 사용 되 는 기법 이 다 . 구체 적 으로 , 풀 링 기법 에 는 해당 영역 에서 최대 값 을 선택 하 는 맥스 풀 링 ( max pooling ) 기법 과 해당 영역 의 평균값 을 선택 하 는 평균 풀 링 ( average pooling ) 기법 이 있 으며 , 이미지 인식 분야 에서 는 일반 적 으로 맥스 풀 링 기법 이 사용 된다 . 풀 링 기법 에서 는 일반 적 으로 풀 링 의 윈도우 크기 와 간격 ( 스트라이드 , stride ) 을 같 은 값 으로 설정 한다 . 여기 서 , 스트라이드 란 입력 데이터 에 필터 를 적용 할 때 이동 할 간격 을 조절 하 는 것 , 즉 필터 가 이동 할 간격 을 의미 하 며 , 스트라이드 또한 출력 데이터 의 크기 를 조절 하 기 위해 사용 될 수 있 다 .