« Sous-échantillonnage » : différence entre les versions


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[https://stanford.edu/~shervine/l/fr/teaching/cs-230/pense-bete-reseaux-neurones-convolutionnels   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 Source: Amidi, Shervine et Afshine Amidi, ''Pense-bête de réseaux de neurones convolutionnels''.]


Source: ''Google machine learning glossary''
Source: ''Google machine learning glossary''

Version du 7 juillet 2019 à 17:13


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 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.

Source: Google machine learning glossary

Source: L'Apprentissage profond, Goodfellow, Bangio, Courville p.344

Source: Termino