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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 [[représentation|représentations]] par [[sous-échantillonnage]].


==Français==
==Français==
'''couche de sous-échantillonnage''' <small>loc. nom. f.</small>
'''couche de sous-échantillonnage'''


'''couche de réduction''' 
'''couche de compression''' 
==Anglais==
==Anglais==
'''pooling layer'''
'''pooling layer'''
==Sources==


<small>
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 .  


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Version du 30 mars 2025 à 04:42

Définition

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

Français

couche de sous-échantillonnage

couche de réduction

couche de compression

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