« Sous-échantillonnage » : différence entre les versions
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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 20:16
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
