« Sous-échantillonnage par valeur maximale » : différence entre les versions

Dernière version du 28 janvier 2024 à 13:06

Définition

Technique de sous-échantillonnage qui consiste à remplacer tous les éléments inclus dans une fenêtre d'observation (fenêtre de calcul, ou fenêtre de voisinage) par la valeur maximale parmi tous les éléments dans cette fenêtre. Le sous-échantillonnage par le maximum permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des données. Le sous-échantillonnage peut être de différente nature mais les types les plus utilisés sont le sous-échantillonnage par valeur maximale (max pooling) et le sous-échantillonnage par valeur moyenne (average pooling).

Français

sous-échantillonnage par valeur maximale

sous-échantillonnage par le maximum

Anglais

max-pooling

Sources

Source : Computersciencewiki

Source : Claude Coulombe, Datafranca

Source : Termino

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-== Domaine ==
+==Définition==
-[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br>
+Technique de '''[[sous-échantillonnage]]''' qui consiste à remplacer tous les éléments inclus dans une fenêtre d'observation (fenêtre de calcul, ou fenêtre de voisinage) par la valeur maximale parmi tous les éléments dans cette fenêtre. Le sous-échantillonnage par le maximum permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des données. Le sous-échantillonnage peut être de différente nature mais les types les plus utilisés sont le sous-échantillonnage par valeur maximale ''(max pooling)'' et le [[sous-échantillonnage par valeur moyenne|'''sous-échantillonnage par valeur moyenne''']] ''(average pooling)''.
-[[Catégorie:Apprentissage automatique]]Apprentissage automatique<br>
-[[Catégorie:Réseau de neurones artificiels]]Réseau de neurones artificiels<br>
-[[Catégorie:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br>
-[[Category:Coulombe]]
-[[Catégorie:Scotty]]<br>
-== Définition ==
+==Français==
+'''sous-échantillonnage par valeur maximale'''
-Le sous-échantillonnage par le maximum (en anglais max-pooling) est une technique utilisée au niveau des couches de partage (pooling layers) des réseaux de neurones convolutifs (RNC) (en anglais Convolutional Neural Networks, CNN) pour sous-échantillonner les données afin de réduire le nombre de paramètres, la quantité de calculs et par conséquent le sur-ajustement (overfitting). Plus précisément, le sous-échantillonnage par le maximum consiste à réduire la dimension des données en ne conservant l’information la plus importante. Par exemple, dans le cas d'une image, la technique de sous-échantillonnage par le maximum ne retiendra que le pixel du voisinage qui a la plus forte intensité.
+'''sous-échantillonnage par le maximum'''
-== Français ==
+==Anglais==
-''' sous-échantillonnage par le maximum'''
+'''max-pooling'''
-''' max-pooling'''
+==Sources==
+[https://computersciencewiki.org/index.php/ Source : Computersciencewiki]
-== Anglais ==
+[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source : Claude Coulombe, Datafranca]]
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
-'''Max-Pooling'''
+[[Category:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
+[[Category:Termino 2019]]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]