« Sous-échantillonnage » : différence entre les versions


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Processus qui consiste à remplacer les valeurs contenues dans une fenêtre d'observation (l'échantillon) par une valeur unique calculée à partir des valeurs de l'échantillon. Cela permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des données.
Processus qui consiste à remplacer les valeurs contenues dans une fenêtre d'observation (l'échantillon) par une valeur unique calculée à partir des valeurs de l'échantillon. Cela permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des données.


Le calcul à la base du sous-échantillonnage peut être de différentes natures mais les types les plus utilisés sont le [[sous-échantillonnage par valeur maximale]] ''(Max Pooling)'' et le [https://datafranca.org/wiki/Sous-%C3%A9chantillonnage_par_valeur_moyenne sous-échantillonnage par valeur moyenne] ''(Average Pooling)''.   
Le calcul à la base du sous-échantillonnage peut être de différentes natures mais les types les plus utilisés sont le [[sous-échantillonnage par valeur maximale]] ''(Max Pooling)'' et le [[sous-échantillonnage par valeur moyenne]] ''(Average Pooling)''.   


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Version du 4 juillet 2019 à 19:25


Définition

Processus qui consiste à remplacer les valeurs contenues dans une fenêtre d'observation (l'échantillon) par une valeur unique calculée à partir des valeurs de l'échantillon. Cela permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des données.

Le calcul à la base du sous-échantillonnage peut être de différentes natures 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 >>>>>redirections

sous-échantillonnage n.m.

agrégation n.f.

regroupement n.m.

pooling nom anglais

Anglais

pooling



Source: Amidi, Shervine et Afshine Amidi, Pense-bête de réseaux de neurones convolutionnels, https://stanford.edu/~shervine/l/fr/teaching/cs-230/pense-bete-reseaux-neurones-convolutionnels, consulté le 18 mai 2019.

Source : Termino