Pooling expliqué : Réduire sans perdre l'essentiel | CNN 2024 скачать в хорошем качестве

Pooling expliqué : Réduire sans perdre l'essentiel | CNN 2024

Le pooling est LA technique de downsampling qui permet aux réseaux de neurones convolutifs (CNN) de réduire leurs dimensions spatiales jusqu'à 75% tout en préservant les features critiques. Découvrez comment Max Pooling et Average Pooling transforment vos architectures deep learning. 📚 Dans cette vidéo: ✓ Les 2 types de pooling (Max vs Average) et quand les utiliser ✓ Comment le downsampling réduit les calculs de 50-75% sans perte de performance ✓ Le mécanisme exact du stride et des fenêtres de pooling (2x2, 3x3) ✓ Pourquoi le pooling crée l'invariance spatiale (rotation, translation) ✓ Les limites du pooling et les alternatives modernes (Strided Convolutions) ✓ Implémentations PyTorch et TensorFlow avec exemples concrets 🔗 RESSOURCES COMPLÈTES SUR NOTEBOOKLM Tous les papers fondateurs, articles pédagogiques et repos GitHub de cette vidéo sont disponibles dans mon Notebook public : 👉 https://notebooklm.google.com/noteboo... Vous y trouverez les sources originales (AlexNet, VGGNet, ResNet), les tutoriels détaillés et les implémentations de référence. 📖 Sources mentionnées: • Papers fondateurs sur les CNN et le pooling • Documentation PyTorch nn.MaxPool2d et nn.AvgPool2d • Comparaisons benchmarks Max vs Average Pooling • Architectures modernes sans pooling (ViT, ConvNeXt) 💡 Abonnez-vous pour maîtriser les fondamentaux du Deep Learning ! Une nouvelle vidéo chaque semaine sur les concepts IA essentiels. #Pooling #MaxPooling #AveragePooling #CNN #DeepLearning #ComputerVision #ReseauxNeurones #PyTorch #TensorFlow #IA #MachineLearning #Downsampling #FeatureExtraction #NeuralNetworks #AIEducation