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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]].
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Category:Termino 2019]]
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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
== 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.
==Français==
'''couche de sous-échantillonnage'''  


== Anglais ==
==Anglais==
'''pooling layer'''
'''pooling layer'''


==Sources==


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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 .  
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]]     
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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


[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino ]]
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
 
 
[[Category:Intelligence artificielle]]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Category:Termino 2019]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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