« Sous-échantillonnage par la moyenne » : différence entre les versions
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Version du 13 mai 2019 à 22:57
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels
Apprentissage profond
Définition
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).
Français
mise en commun de la moyenne
réduction par la moyenne
regroupement par la moyenne
sous-échantillonnage par la moyenne
Anglais
Average-Pooling
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki