« 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 ==
+==Définition==
-[[Category:Vocabulary]]<br>
+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]].
-[[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:Coulombe]]Coulombe<br>
-[[Catégorie:Scotty]]<br>
-== Définition ==
+L'objectif est généralement de réduire la taille de la [[représentation]].
-Le sous-échantillonnage par le maximum (en anglais max-pooling) est une technique utilisée au niveau des couches de partage (pooling layers) des réseaux de neurones convolutifs (RNC) (en anglais Convolutional Neural Networks, CNN) pour sous-échantillonner les données afin de réduire le nombre de paramètres, la quantité de calculs et par conséquent le sur-ajustement (overfitting).
+==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 ==
+==Français==
-<poll>
+'''sous-échantillonnage de la valeur maximale'''
-Choisissez parmi ces termes proposés :
- sous-échantillonnage par le maximum
-  max-pooling
-</poll>
-== Anglais ==
+'''échantillonnage de la valeur maximale'''
+'''sous-échantillonnage du maximum'''
-'''Max-Pooling'''
+'''échantillonnage du maximum'''
-A pooling operations typically used in Convolutional Neural Networks. A max-pooling layer selects the maximum value from a patch of features. Just like a convolutional layer, pooling layers are parameterized by a window (patch) size and stride size. For example, we may slide a window of size 2×2 over a 10×10 feature matrix using stride size 2, selecting the max across all 4 values within each window, resulting in a new 5×5 feature matrix. Pooling layers help to reduce the dimensionality of a representation by keeping only the most salient information, and in the case of image inputs, they provide basic invariance to translation (the same maximum values will be selected even if the image is shifted by a few pixels). Pooling layers are typically inserted between successive convolutional layers.
+'''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]]
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
+[[Category:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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