« Sous-échantillonnage » : différence entre les versions
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'' | [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''.] | |||
Source : Goodfellow, Bengio, Courville p.344, ''L'Apprentissage profond''. | |||
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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.
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
