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==Définition==
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Couche d'un réseau convolutif permettant d'ajouter de l'invariance spatiale tout en réduisant la dimension des données par [[sous-échantillonnage]].
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== Définition ==
==Français==
Couche d'un réseau convolutif permettant d'ajouter de l'invariance spatiale tout en réduisant la dimension des données.
'''couche de sous-échantillonnage'''  


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


'''couche de pooling'''  n.f.
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 .  


== Anglais ==
[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source: Claude Coulombe, Datafranca.org]]   
'''pooling layer'''


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


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[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
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


[[Utilisateur:Claude COULOMBE | 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
[[Category:Intelligence artificielle]]
[[Category:Apprentissage profond]]


[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino  ]]
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Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:32

Définition

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

Français

couche de sous-échantillonnage

Anglais

pooling layer

Sources

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 .

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

Source: Termino

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Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki