합성곱 레이어로부터 받은 특징량에서 영역 내부의 최대값 또는 평균 값을 추출해서 특징을 남김
(장점) 이미지의 위치 뒤틀림을 흡수할 수 있음 → 이미지가 돌아가 있어도 같은 것으로 인식
CNN의 장점
합성곱 레이어로 특징량을 영역 단위로 추출, 풀링 레이어로 위치의 흔들림을 흡수함
이미지 변경이 있어도 같은 문자로 인식하는 장점이 있음
제로 패딩
합성곱 레이어와 풀링 레이어로 특징량을 추출하면 데이터의 크기가 줄어들게 된다
데이터의 크기를 위지하고 싶으면 특징량의 주위를 0으로 감싸는 것
(제로패딩으로 하면 특징량을 구하기 쉬움)