« Sous-échantillonnage » : différence entre les versions

Dernière version du 10 avril 2025 à 20:35

Définition

Processus qui consiste à remplacer les valeurs contenues dans une fenêtre d'observation (l'échantillon) par une valeur unique calculée à partir des valeurs de l'échantillon selon une règle prédéterminée.

Cette règle à la base du sous-échantillonnage peut être de différentes natures, mais les types les plus utilisés sont le sous-échantillonnage de la valeur maximale (max-pooling) et le sous-échantillonnage de la valeur moyenne (average-pooling).

Compléments

En vision artificielle, cela permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs visuels tout en réduisant la dimension des représentations.

Voir Couche de sous-échantillonnage

Français

sous-échantillonnage

ré-échantillonnage

rééchantillonnage

mise en commun

Anglais

pooling

subsampling

resampling

Sources

Source : Amidi, Shervine et Afshine Amidi, Pense-bête de réseaux de neurones convolutionnels.

Source : Google, Machine learning glossary.

Source : Goodfellow, Bengio, Courville p.344, L'Apprentissage profond.

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-[[Category:Intelligence artificielle]]
+==Définition==
-[[Category:Termino 2019]]
+Processus qui consiste à remplacer les valeurs contenues dans une fenêtre d'observation (l''''[[échantillon]]''') par une valeur unique calculée à partir des valeurs de l'échantillon selon une règle prédéterminée.
-[[Category:Scotty]]
-==Définition==
+Cette règle à la base du sous-échantillonnage peut être de différentes natures, mais les types les plus utilisés sont le [[sous-échantillonnage de la valeur maximale|'''sous-échantillonnage de la valeur maximale''']] ''(max-pooling)'' et le [[sous-échantillonnage de la valeur moyenne|'''sous-échantillonnage de la valeur moyenne''']] ''(average-pooling)''.
-Processus qui consiste à remplacer les valeurs contenues dans une fenêtre d'observation (l'échantillon) par une valeur unique calculée à partir des valeurs de l'échantillon. Cela permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des données.
-Le calcul à la base du sous-échantillonnage peut être de différentes natures mais les types les plus utilisés sont le [https://datafranca.org/wiki/Sous-%C3%A9chantillonnage_par_valeur_maximale sous-échantillonnage par valeur maximale] ''(Max Pooling)'' et le [https://datafranca.org/wiki/Sous-%C3%A9chantillonnage_par_valeur_moyenne sous-échantillonnage par valeur moyenne] (''Average Pooling'').
+== Compléments ==
+En vision artificielle, cela permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs visuels tout en réduisant la dimension des [[représentation|représentations]].
-'''POOLING en double ==> voir '[[Agrégation]]'''
+Voir '''[[Couche de sous-échantillonnage]]'''
 ==Français==
 '''sous-échantillonnage'''
+'''ré-échantillonnage'''
->>>>>>>>>>nouveau lien<<<<<<<<<<< En intelligence artificielle, réduction d'une matrice (ou de matrices) créée par une couche convolutive antérieure à une matrice plus petite ( aussi appelée [[sous-échantillonnage]]. >>>>>>>>>>nouveau lien<<<<<<<<<<<
+'''rééchantillonnage'''
-Le «''pooling»'' implique généralement de prendre la valeur maximale ou la valeur moyenne de l'ensemble de la zone regroupée.
+'''mise en commun'''
-«On pourrait parler d'agrégation» (Yann Le Cun).
+==Anglais==
+'''pooling'''
-DOUBLON -==> voir '''[[Sous-échantillonnage]]'''
-== Français ==
+'''subsampling'''
-'''agrégation''' n.f.
-'''regroupement''' n.m.
+'''resampling'''
-'''sous-échantillonnage''' n.m.
+==Sources==
-'''''pooling''' nom anglais''
+[https://stanford.edu/~shervine/l/fr/teaching/cs-230/pense-bete-reseaux-neurones-convolutionnels Source : Amidi, Shervine et Afshine Amidi, ''Pense-bête de réseaux de neurones convolutionnels''.]
-==Anglais==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=fr   Source : Google, ''Machine learning glossary''.]
-'''pooling'''
+Source : Goodfellow, Bengio, Courville p.344, ''L'Apprentissage profond''.
+[[Category:Intelligence artificielle]]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-<small>
-Source: Amidi, Shervine et Afshine Amidi, Pense-bête de réseaux de neurones convolutionnels, https://stanford.edu/~shervine/l/fr/teaching/cs-230/pense-bete-reseaux-neurones-convolutionnels, consulté le 18 mai 2019.
-[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]

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