解答：
② 全結合層
理由: 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、特徴抽出のために畳み込み層とプーリング層が使用されます。プーリング層の次には、通常、分類を行うために全結合層（Fully Connected Layer）が接続されます。全結合層は、畳み込み層やプーリング層で抽出された特徴を用いて、最終的なカテゴリ分類を行います。
その他の選択肢について：
- ① 入力層：これはネットワーク全体への入力を受け取る最初の層であり、プーリング層の後に直接接続されるものではありません。
- ③ パディング層：これは畳み込み層で使用されるもので、入力画像のサイズを保持するためにゼロパディングを行う層です。プーリング層の後には使用されません。
- ④ 畳み込み層：これは特徴抽出のための層であり、通常プーリング層の前に使用されます。プーリング層の後に全結合層が続きます。
