« Sous-échantillonnage par valeur maximale » : différence entre les versions
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Version du 22 mai 2019 à 15:17
Domaine
Définition
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) (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 que 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.
Français
sous-échantillonnage par le maximum locution nominale, masc.
Anglais
Max-Pooling
source : Claude Coulombe ( discussion)
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Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Hughes Perreault, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki