« Sous-échantillonnage de la valeur maximale » : différence entre les versions

Dernière version du 10 avril 2025 à 20:36

Définition

Technique de sous-échantillonnage qui consiste à remplacer tous les éléments inclus dans une fenêtre d'observation (fenêtre de calcul, ou fenêtre de voisinage) par la valeur maximale parmi tous les éléments dans cette fenêtre. Le sous-échantillonnage de la valeur maximale permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des représentations.

L'objectif est généralement de réduire la taille de la représentation.

Compléments

Le sous-échantillonnage peut être de différente nature 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).

Français

sous-échantillonnage de la valeur maximale

échantillonnage de la valeur maximale

sous-échantillonnage du maximum

échantillonnage du maximum

réduction par la valeur maximale

réduction par le maximum

Anglais

max-pooling

max pooling

Sources

Source : Computersciencewiki

Source : Claude Coulombe, Datafranca

Source : Termino

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-==Domaine==
-[[Category:Intelligence artificielle]] Intelligence artificielle<br>
-[[Catégorie:Apprentissage automatique]]Apprentissage automatique<br>
-[[Catégorie:Réseau de neurones artificiels]]Réseau de neurones artificiels<br>
-[[Catégorie:Apprentissage profond]]Apprentissage profond <br>
-[[Category:Coulombe2]]
-[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-[[Category:Termino 2019]]
-[[Category:scotty]]
-[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-<br>
 ==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.
+Technique de '''[[sous-échantillonnage]]''' qui consiste à remplacer tous les éléments inclus dans une fenêtre d'observation (fenêtre de calcul, ou fenêtre de voisinage) par la valeur maximale parmi tous les éléments dans cette fenêtre. Le sous-échantillonnage de la valeur maximale permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des [[représentation|représentations]].
+L'objectif est généralement de réduire la taille de la [[représentation]].
-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'').
+==Compléments==
+Le sous-échantillonnage peut être de différente nature mais les types les plus utilisés sont le sous-échantillonnage de la valeur maximale ''(max pooling)'' et le [[sous-échantillonnage de la valeur moyenne|'''sous-échantillonnage de la valeur moyenne''']] ''(average pooling)''.
+==Français==
+'''sous-échantillonnage de la valeur maximale'''
-==Français==
+'''échantillonnage de la valeur maximale'''
-'''sous-échantillonnage par valeur maximale'''  n.m.
-'''sous-échantillonnage par le maximum'''  n.m.
+'''sous-échantillonnage du maximum'''
-Source : Claude Coulombe
+'''échantillonnage du maximum'''
+'''réduction par la valeur maximale'''
+'''réduction par le maximum'''
 ==Anglais==
 '''max-pooling'''
+'''max pooling'''
+==Sources==
+[https://computersciencewiki.org/index.php/ Source : Computersciencewiki]
+[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source : Claude Coulombe, Datafranca]]
-[https://computersciencewiki.org/index.php/Max-pooling_/_Pooling Source: wikipedia]
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
-[[Utilisateur:Claude COULOMBE | source : Claude Coulombe, Datafranca]]
+[[Category:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
-[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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