« Max pooling » : différence entre les versions

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Version du 23 juin 2022 à 14:12

La couche de max pooling ou max-pooling[1] est une des quatre couches dans un réseau de neurones convolutif. Cette couche permet de sous-échantillonner une image lors de sa classification par un réseau de neurones. Le but de cette couche est de réduire la taille des images sans modifier les features importantes de cette image.

Procédé

La couche Max-pool va prendre en entrée des liste de caractéristiques et en fonction de la taille que l'on souhaite va retourner une matrice de taille choisie. Pour ce faire, l'image va être découpée

Exemple de Maxpooling 2x2

Max-Pool 2x2 va rendre une matrice de taille 2x2, Max-Pool 3x3 va rendre une matrice de taille 3x3. L'image va être séparée en zone égale, Max-Pool va alors garder seulement la valeur maximale.

La matrice de sortie possède le même nombre de caractéristiques de celle en entrée (dans l'exemple ci-contre 4) mais le maxpoll n'a conservé que les valeurs maximales.

Cette couche permet donc de réduire le nombre de paramètre set donc de calcul dans le réseau de neurones. Il y a donc une augmentation de l'efficacité du réseau et nous évitons le sur-apprentissage par le réseau de neurones.

  1. (en) Neural Networks and Deep Learning (DOI 10.1007/978-3-319-94463-0, lire en ligne)