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| ==Domaine==
| | #REDIRECTION[[Sous-échantillonnage par valeur moyenne ]] |
| [[Category:Intelligence artificielle]] | | [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] |
| Intelligence artificielle<br>
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| [[Catégorie:Apprentissage automatique]]
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| Apprentissage automatique<br>
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| [[Catégorie:Réseau de neurones artificiels]]
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| Réseau de neurones artificiels<br>
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| [[Catégorie:Apprentissage profond]]
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| Apprentissage profond<br>
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| [[Category:Coulombe]] | |
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| [[Catégorie:Scotty]]
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| [[Catégorie:9]]
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| ==Définition==
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| Le sous-échantillonnage par la moyenne (en anglais ''average-pooling'') est une technique utilisée au niveau des couches de partage (''pooling layers)'' des réseaux de neurones convolutifs (RNC) (en anglais ''Convolutional Neural Networks -'' CNN) pour sous-échantillonner les données afin de réduire le nombre de paramètres, la quantité de calculs et par conséquent le sur-ajustement (''overfitting''). Plus précisément, le sous-échantillonnage par la moyenne consiste à réduire la dimension des données en ne conservant que l’information moyenne. Par exemple, dans le cas d'une image, la technique de sous-échantillonnage par la moyenne calculera la moyenne des intensités des pixels du voisinage (''patch'').
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| ==Français==
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| '''mise en commun de la moyenne''' n.f.
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| '''réduction par la moyenne''' n.f.
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| '''regroupement par la moyenne''' n.m.
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| '''sous-échantillonnage par la moyenne''' n.m.
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| ==Anglais==
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| '''Average-Pooling'''
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