ان من اهم فوائد الشبكات العصبية الالتفافية CNN هي قيامها بإستخراج الميزات من الصورة (على سبيل المثال) ولكن قبل دخول هذه الميزات الى الشبكة العصبية لغرض التدريب ثم تحديد ما يوجد في الصورة من اشكال، لابد من دخولها الى طبقة تقوم بأخذ الميزات القوية والمؤثرة، وتقليل العدد الكلي للميزات (وبالتالي يقل عدد المتغيرات) لذلك تستخدم طبقة التجميع Pooling ، وهي تحتوي على نوعين رئيسيين هما
1- نوع Average pooling : وفي هذا النوع يتم استخراج معدل القيم داخل حدود منطقة التجميع وهي طريقة اقل استخداما من الطريقة الثانية.

2- نوع Max pooling : وهي الطريقة الاكثر شيوعا وتعتمد على اخذ اكبر قيمة داخل منطقة التجميع وذلك لإظهار الميزة الاكثر تأثيرا.

#منقول