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par dans Séquence 3
A part le "simple" intérêt de réduire la quantité de données, quel fondement théorique a guidé le choix de cette opération de pooling ?

Combien de techniques de pooling existe-t-il (hors max Pooling) ?

2 Réponses

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par Vétéran du GPU 🐋 (8.6k points)
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Meilleure réponse
Le pooling permet de "rapprocher" les éléments dans une image.
Cela permet d'apprendre des structures plus complexes.

Une deuxième technique est le "Average Pooling" qui prend la moyenne des pixels.
Dans la pratique le "Max Pooling" est vu comme plus efficace
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par (5.9k points)
Compresser l'information permet en effet de réduire la quantité de donnée et simplifier leur usage.

Mais ce n'est pas seulement une réduction mais une sélection.

Ce qui guide cette opération est une envie d'optimisation en temps de calcul/occupation mémoire. Pour ça, l'idée est de se concentrer sur les informations les plus importantes.

Combien de technique? Je dirai autant que vous pouvez imaginer de manière de combiner n nombres(pixels) donc une infinité. La question est pourquoi combiné a,b,c,d avec les facteurs 2,7,3,5. Il n'y a pas de raison justifiant ça d'où le fait de partir vers des approches comme le max pooling (sélectionne la caractéristique ayant la plus forte valeur) et le mean pooling (combine de manière équitable chaque valeur).
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