Sous-échantillonnage par la moyenne

Domaine

Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels
Apprentissage profond
Coulombe

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

<poll> Choisissez parmi ces termes proposés : mise en commun de la moyenne réduction moyenne réduction par la moyenne regroupement moyen regroupement par la moyenne sous-échantillonnage moyen sous-échantillonnage par la moyenne </poll>

Discussion:

Pour le moment, le terme privilégié est «sous-échantillonnage par la moyenne».

Anglais

Average-Pooling

Average-Pooling is a pooling technique used in Convolutional Neural Networks for Image Recognition. It works by sliding a window over patches of features, such as pixels, and taking the average of all values within the window. It compresses the input representation into a lower-dimensional representation.