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| == Domaine ==
| | #REDIRECTION[[Sous-échantillonnage par valeur moyenne ]] |
| [[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br> | | [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] |
| [[Catégorie:Apprentissage automatique]]Apprentissage automatique<br>
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| [[Catégorie:Réseau de neurones artificiels]]Réseau de neurones artificiels<br>
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| [[Catégorie:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br>
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| [[Category:Coulombe]]<br> | |
| [[Catégorie:Scotty]]
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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 lea 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'''
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| '''réduction par la moyenne'''
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| '''regroupement par la moyenne'''
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| '''sous-échantillonnage par la moyenne'''
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| == Anglais ==
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| '''Average-Pooling'''
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