합성곱 신경망에서 합성곱 연산과 활성화 함수 ReLU로 이루어진 합성곱층 다음에는 보통 풀링층이 존재한다. 풀링층은 각 특징맵에서 독립적으로 작동한다. 풀링은 특징 맵의 높이와 너비를 줄임으로써 특징 맵의 해상도를 낮추지만 분류에 필요한 맵의 특징은 유지시키는데 이를 다운 샘플링(Down-sampling)이라고 한다. 풀링층을 사용하는 이유 : 표현의 공간 크기를 점진적으로 줄여 네트워크의 매개변수 및 계산량을 줄이고 과적합을 제어할 수 있다. 최대 풀링(Max Pooling) 풀링에서 사용하는 일반적인 방법은 최대값을 추출하는 위와 같은 맥스 풀링이다. 필터와 겹치는 영역안에서 최대값만을 추출한다. 위의 예시는 2 x 2 의 필터로 4 x 4 의 크기를 가진 입력이미지에 스트라이드 = 2를 적용했을 때..
