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


[[Category:Vocabulaire]]
==Français==
'''couche de sous-échantillonnage''' 


[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br />
==Anglais==
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
'''pooling layer'''


[[Category:Termino 2019]]
==Sources==
[[Category:Scotty]]
[[Category:9]]


   
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 .


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[[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


[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]


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


 
[[Category:Intelligence artificielle]]
 
[[Category:Apprentissage profond]]
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[[Category:Termino 2019]]
 
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
 
== Français ==
 
'''couche de sous-échantillonnage'''  n.f.
 
'''couche de pooling'''  n.f.
 
 
 
 
 
 
== Anglais ==
 
'''pooling layer'''

Dernière version du 29 janvier 2024 à 10:10

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