« 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. 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)''. | 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|sous-'''échantillonnage par valeur maximale''']] ''(Max Pooling)'' et le [[sous-échantillonnage par valeur moyenne|'''sous-échantillonnage par valeur moyenne''']] ''(Average Pooling)''. | ||
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Version du 23 avril 2020 à 13:12
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
sous-échantillonnage loc. nom. masc.
mise en commun loc. nom. fém.
regroupement nom masc.
Anglais
pooling
Source: Amidi, Shervine et Afshine Amidi, Pense-bête de réseaux de neurones convolutionnels.
Source: Google, Machine learning glossary.
Source: Goodfellow, Bangio, Courville p.344, L'Apprentissage profond.
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
