컨볼루션층은 입력영상의 특징맵을 생성하는 일종의 템플릿이며 위치와 무관하게 특징을 추출한다. 한편 서브샘플링층은 특징맵이 이동과 왜곡에 강인하도록 공간적 해상도를 줄인 뉴런층이며 매스풀링이나 평균풀링 연산자를 주로 사용한다.
컨볼루션층은 입력에 대해서 다양한 컨볼루션 커널을 적용하여 특징맵(feature map)을 생성한다. 컨볼루션은 고차원의 입력 영상에 대해서 특징을 추출하는 일종의 템플릿 역할을 한다. 하나의 컨볼루션은 부분 입력을 대상으로 하며 위치를 바꾸어 가며 여러 번 반복적으로 적용되어 전체 이미지를 스캔한다. 즉, 하나의 컨볼루션은 적은 수의 연결선을 가지며 위치가 바뀌어도 그 연결 가중치가 공유된다(weight sharing). 이는 컨볼루션이 위치에 무관하게 특징을 추출할 수 있도록 해준다. 서브샘플링(subsampling) 층은 만들어진 특징맵에 대해서 공간적 해상도를 줄인 뉴런층이다. 서브샘플링 연산자로는 대상 뉴런들에 대해서 최대치를 취하는 맥스풀링(max pooling) 연산자나 평균치를 취하는 평균풀링(average pooling) 연산자를 주로 사용한다. 풀링을 통해서 차원을 축소할 뿐만 아니라 특징맵이 이동(shift)과 왜곡(distortion)에 대해 강인하도록 하는 효과가 있다.