« Sous-échantillonnage » : différence entre les versions

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.

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 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 par valeur maximale|sous-'''échantillonnage par valeur maximale''']] ''(Max Pooling)'' et le [[sous-échantillonnage par valeur moyenne|'''sous-échantillonnage par valeur moyenne''']] ''(Average Pooling)''.
+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)''.
 == 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 données.
+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]].
-Voir [[Couche de sous-échantillonnage]]
+Voir '''[[Couche de sous-échantillonnage]]'''
 ==Français==
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 [[Category:Intelligence artificielle]]
-[[Category:Termino 2019]]
 [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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