프로세서 ( 100 ) 는 풀 링 ( Pooling ) 을 수행 하 는 장치 일 수 있 다 . 예 를 들 어 , 프로세서 ( 100 ) 는 메모리 에 저장 된 대상 데이터 를 3 차원 형태 로 식별 하 고 , 3 차원 형태 의 대상 데이터 를 X 축 , Y 축 방향 을 기준 으로 풀 링 을 수행 할 수 있 다 . 그리고 , 프로세서 ( 100 ) 는 X 축 , Y 축 방향 의 기 설정 된 크기 의 로컬 영역 내 에서 최댓값 을 출력 하 는 방식 으로 최댓값 풀 링 ( Max Pooling ) 을 수행 할 수 있 다 . 또는 , 프로세서 ( 100 ) 는 X 축 , Y 축 방향 의 기 설정 된 크기 의 로컬 영역 내 의 평균값 을 출력 하 는 방식 으로 평균값 풀 링 ( Average Pooling ) 을 수행 할 수 있 다 . 여기 서 , 기 설정 된 크기 는 풀 링 의 단위 가 되 는 영역 의 크기 를 의미 하 며 , 커널 사이즈 ( Kernel size ) 로 도 불린다 . 대상 데이터 는 풀 링 의 대상 이 되 는 데이터 로서 , 인공지능 모델 을 적용 하 기 위한 초기 데이터 ( ex , 이미지 ) 또는 인공지능 모델 의 연산 과정 에서 획득 되 는 Feature Map 일 수 있 다 .