« Sous-échantillonnage » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
||
Ligne 7 : | Ligne 7 : | ||
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 [ | 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)''. | ||
==Français >>>>>redirections== | ==Français >>>>>redirections== |
Version du 4 juillet 2019 à 19:24
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.
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki