مسابقة شبكات الكبسولة

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. في شبكة الكبسولة، ما الذي يمثله طول متجه إخراج الكبسولة؟
   • احتمال وجود الكيان
   • لون الميزة المكتشفة
   • معدل التعلم لتلك الطبقة
   • عدد الخلايا العصبية في الكبسولة
2. ما هي مشكلة شبكات CNN القياسية التي صممت الشبكات الكبسولة خصيصًا لمعالجتها؟
   • التدريب البطيء على وحدات معالجة الرسومات
   • فقدان العلاقات المكانية/الجزئية، على سبيل المثال. قبول أجزاء الوجه المختلطة
   • عدم القدرة على معالجة الصور الملونة
   • عدد قليل جدًا من المعلمات للتعلم
3. ما اسم الخوارزمية التي تحدد أي كبسولات ذات مستوى أدنى تتصل بأية كبسولات ذات مستوى أعلى؟
   • الانتشار العكسي عبر الزمن
   • قطع التدرج
   • التوجيه الديناميكي حسب الاتفاقية
   • التطبيع دفعة
4. من الذي قدم شبكة الكبسولة ذات التوجيه الديناميكي في عام 2017؟
   • يان ليكون وزملاؤه
   • إيان جودفيلو وزملاؤه
   • فاسواني وزملاؤه
   • سابور وفروست وهينتون
5. ما هو الغرض من وظيفة "الاسكواش" في شبكة الكبسولة؟
   • لتطبيع طول المتجه إلى ما بين 0 و 1 مع الحفاظ على اتجاهه
   • لحذف الكبسولات غير المستخدمة
   • لتحويل الصور إلى التدرج الرمادي
   • لزيادة عمق الشبكة تلقائيا
6. Which result did the original 2017 CapsNet paper report as evidence for routing-by-agreement?
   • Lower memory use than every CNN on ImageNet
   • Better recognition of highly overlapping digits than a convolutional net
   • No need for a training objective
   • Perfect performance on all affine transformations
7. In the original capsule representation, what information is carried by the direction of a capsule’s output vector?
   • The probability that the entity is absent
   • The number of routing iterations
   • Instantiation or pose parameters of the represented entity
   • The loss assigned to the previous layer
8. In routing-by-agreement, what makes a lower capsule’s prediction agree with a higher-level capsule?
   • Their capsule names begin with the same letter
   • Their vector lengths are exactly zero
   • They occur in the same image crop
   • Their predicted and output vectors have a large scalar product