« Sous-échantillonnage » : différence entre les versions


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== Domaine ==
==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.


[[Category:Vocabulary]]
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)''.


[[Category:Vocabulaire]]
== 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]].


[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br />
Voir '''[[Couche de sous-échantillonnage]]'''


[[Category:Termino 2019]]
==Français==
[[Category:SCOTTY]]
'''sous-échantillonnage''' 


<br>
'''ré-échantillonnage'''


'''rééchantillonnage'''


'''mise en commun'''


== Définition ==
==Anglais==
Processus de sous-échantillonage 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.
'''pooling'''


'''subsampling'''


'''resampling'''


Note:
==Sources==
Elle 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 sous-échantillonnage par valeur maximale (Max Pooling) et le sous-échantillonnage par valeur moyenne (Average Pooling).
[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''.]


[https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=fr  Source : Google, ''Machine learning glossary''.]


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


'''sous-échantillonnage'''
[[Category:Intelligence artificielle]]


 
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
== Anglais ==
 
'''pooling'''

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.