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== Définition ==
== Définition ==
Couche d'un réseau convolutif permettant d'ajouter de l'invariance spatiale tout en réduisant la dimension des données.
Couche d'un réseau convolutif permettant d'ajouter de l'invariance spatiale tout en réduisant la dimension des données.


== Français ==
'''couche de sous-échantillonnage'''  n.f.
'''couche de pooling'''  n.f.


== Anglais ==


'''pooling layer'''




== Français ==
Source : Damien Fourure. Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l’apprentissage d’invariants de couleur. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université de Lyon, 2017. Français.  NNT : 2017LYSES056 .  tel-02111472


'''couche de sous-échantillonnage'''  n.f.
[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source : Claude Coulombe, Datafranca.org]]   


'''couche de pooling'''  n.f.
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Source : Damien Fourure. Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l’apprentissage d’invariants de couleur. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université de Lyon, 2017. Français.  NNT : 2017LYSES056 .  tel-02111472
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Source : Claude Coulombe
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Source : Remi Delassus. Apprentissage automatique pour la détection d’anomalies dans les données ouvertes : application à la cartographie. Traitement des images [eess.IV]. Université de Bordeaux, 2018. Français. NNT : 2018BORD0230 .  tel-02100741
Source : Remi Delassus. Apprentissage automatique pour la détection d’anomalies dans les données ouvertes : application à la cartographie. Traitement des images [eess.IV]. Université de Bordeaux, 2018. Français. NNT : 2018BORD0230 .  tel-02100741
== Anglais ==
'''pooling layer'''

Version du 15 juin 2019 à 19:58

Domaine

Intelligence artificielle
Apprentissage profond

Définition

Couche d'un réseau convolutif permettant d'ajouter de l'invariance spatiale tout en réduisant la dimension des données.

Français

couche de sous-échantillonnage n.f.

couche de pooling n.f.

Anglais

pooling layer


Source : Damien Fourure. Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l’apprentissage d’invariants de couleur. Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]. Université de Lyon, 2017. Français. NNT : 2017LYSES056 . tel-02111472

source : Claude Coulombe, Datafranca.org

Source : Remi Delassus. Apprentissage automatique pour la détection d’anomalies dans les données ouvertes : application à la cartographie. Traitement des images [eess.IV]. Université de Bordeaux, 2018. Français. NNT : 2018BORD0230 . tel-02100741