« Sous-échantillonnage par valeur maximale » : différence entre les versions
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Note: Le sous-échantillonnage par le maximu 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 différente nature mais les types les plus utilisés sont le sous-échantillonnage par valeur maximale (''max pooling'') et le sous-échantillonnage par valeur moyenne (''average pooling''). | Note: Le sous-échantillonnage par le maximu 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 différente nature mais les types les plus utilisés sont le sous-échantillonnage par valeur maximale (''max pooling'') et le sous-échantillonnage par valeur moyenne (''average pooling''). | ||
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'''sous-échantillonnage par le maximum''' n.m. | '''sous-échantillonnage par le maximum''' n.m. | ||
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Version du 10 juin 2019 à 20:16
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels
Apprentissage profond
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: Le sous-échantillonnage par le maximu 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 différente nature 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 n.m.
sous-échantillonnage par le maximum n.m.
Source : Claude Coulombe
Anglais
max-pooling
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Hughes Perreault, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
