« 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 | Le calcul à la base du sous-échantillonnage peut être de différentes natures mais les types les plus utilisés sont le [https://datafranca.org/wiki/Sous-%C3%A9chantillonnage_par_valeur_maximale 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''). | ||
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Le «''pooling»'' implique généralement de prendre la valeur maximale ou la valeur moyenne de l'ensemble de la zone regroupée. | |||
«On pourrait parler d'agrégation» (Yann Le Cun). | |||
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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: 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. | ||
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Version du 4 juillet 2019 à 20:05
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).
POOLING en double ==> voir 'Agrégation
Français
sous-échantillonnage
>>>>>>>>>>nouveau lien<<<<<<<<<<< En intelligence artificielle, réduction d'une matrice (ou de matrices) créée par une couche convolutive antérieure à une matrice plus petite ( aussi appelée sous-échantillonnage. >>>>>>>>>>nouveau lien<<<<<<<<<<<
Le «pooling» implique généralement de prendre la valeur maximale ou la valeur moyenne de l'ensemble de la zone regroupée.
«On pourrait parler d'agrégation» (Yann Le Cun).
DOUBLON -==> voir Sous-échantillonnage
Français
agrégation n.f.
regroupement n.m.
sous-échantillonnage 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
