« Erreur de reconstruction » : différence entre les versions
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'' | [https://hal.science/hal-04058482v1/document Nicolas Thome, Christian Wolf. ''Histoire des réseaux de neurones et du deep learning en traitement des signaux et des images''. 2023. hal-04058482] | ||
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Autoencoder Wikipedia] | |||
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Auto-encodeur Wikipedia] | |||
[https://dl.acm.org/doi/10.5555/2986459.2986573. Quoc et al. (2011) ''ICA with reconstruction cost for efficient overcomplete feature learning''] | |||
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Dernière version du 13 mai 2025 à 19:18
Définition
En traitement du signal et en intelligence artificielle, l'erreur de reconstruction désigne la différence entre les données d'entrée et les données reconstruites générées par un modèle génératif, un autoencodeur ou un algorithme de compression.
Compléments
Une erreur de reconstruction élevée indique que le modèle ne parvient pas à bien reproduire les données d'entrée, ce qui peut suggérer la présence d'anomalies ou de motifs inconnus.
En vision artificielle, l'erreur de reconstruction désigne la différence entre le niveau d'intensité réel d'un pixel dans une image et le niveau d'intensité du même pixel tel que prédit par un modèle. Des valeurs élevées de l'erreur de reconstruction indiquent une probabilité plus élevée qu'il y ait une anomalie vidéo.
L'erreur de reconstruction est souvent calculée à partir de l'erreur quadratique moyenne.
Voir aussi autoencodeur
Français
erreur de reconstruction
coût de reconstruction
Anglais
reconstruction error
reconstruction cost
Source
Out-of-Distribution Detection (Détection de l’absence de distribution)
Quoc et al. (2011) ICA with reconstruction cost for efficient overcomplete feature learning
Contributeurs: Arianne , Patrick Drouin, wiki
