Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 20 : Pooling, MaxPooling & AveragePooling

Dans ce vingtième épisode de la série « Apprendre PyTorch pas à pas », nous découvrons l’intuition derrière l’opération de pooling, une étape essentielle des réseaux convolutionnels pour réduire la taille des données et capturer les motifs importants.

Au programme :
✅ Comprendre le rôle du pooling dans les CNN
✅ Différence entre MaxPooling et AveragePooling
✅ Impact sur la réduction de dimension et la robustesse du modèle
✅ Exemple pratique avec PyTorch sur des images
✅ Pourquoi le pooling aide à généraliser et à simplifier les calculs

Cet épisode vous permettra de saisir pourquoi les CNN utilisent le pooling pour apprendre des représentations efficaces.

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