« Sous-échantillonnage par valeur maximale » : différence entre les versions


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==Définition==
==Définition==
Technique de sous-échantillonnage qui consiste à remplacer tous les éléments inclus dans une fenêtre d'observation (ou fenêtre de calcul, ou fenêtre de voisinage) par la valeur maximale parmi tous les éléments dans cette fenêtre.
Note
Elle permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des données.
Le 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).


Le sous-échantillonnage par le maximum (en anglais ''max-pooling'') est une technique utilisée au niveau des couches de partage (''pooling layers'') des réseaux de neurones convolutifs (RNC) (''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 le maximum consiste à réduire la dimension des données en ne conservant que l’information la plus importante. Par exemple, dans le cas d'une image, la technique de sous-échantillonnage par le maximum ne retiendra que le pixel du voisinage qui a la plus forte intensité.


==Français==
==Français==
''' sous-échantillonnage par le maximum''' locution nominale, masc.
'''sous-échantillonnage par valeur maximale'''
 
'''pooling par valeur maximale'''




==Anglais==
==Anglais==
'''Max-Pooling'''
'''max-oooling'''





Version du 2 juin 2019 à 15:44

Domaine


Définition

Technique de sous-échantillonnage qui consiste à remplacer tous les éléments inclus dans une fenêtre d'observation (ou fenêtre de calcul, ou fenêtre de voisinage) par la valeur maximale parmi tous les éléments dans cette fenêtre.


Note

Elle permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des données.

Le 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 par valeur maximale

pooling par valeur maximale


Anglais

max-oooling


Source: wikipedia

source : Claude Coulombe ( discussion)

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