اختبار مرتبط بالدليل · متوسط المستوى
اختبار تكبير Mixup وCutMix
اختبار المدخلات والتسميات الممزوجة، ورقع CutMix المستطيلة، وأوزان المساحة، وأخذ عينات Beta، ونسب الهدف الرقمية لكلتا الطريقتين.
سؤال 1 من 8
كيف يقوم Mixup بإنشاء مثال تدريبي جديد؟
معاينة كل سؤال8 أسئلة
تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.
- كيف يقوم Mixup بإنشاء مثال تدريبي جديد؟
- من خلال تدوير صورة واحدة والاحتفاظ بملصقها
- عن طريق اقتصاص مربع عشوائي والتخلص منه
- عن طريق تحويل الصورة إلى التدرج الرمادي
- من خلال الاستيفاء الخطي لصورتين وتسمياتهما بوزن لامدا
- ما هو الفرق الأساسي بين CutMix وMixup؟
- يستخدم CutMix صورة واحدة فقط بينما يستخدم Mixup صورتين
- يقوم برنامج CutMix بلصق رقعة مستطيلة من صورة إلى أخرى بدلاً من مزج وحدات البكسل في كل مكان
- يقوم CutMix بتغيير الملصق فقط وليس الصورة أبدًا
- ينطبق CutMix حصريًا على البيانات النصية
- في CutMix، كيف يتم تحديد وزن الخلط (lambda) للملصقات؟
- يتم تثبيته دائمًا عند 0.5
- من سطوع الصورة أكثر إشراقا
- من خلال نسبة مساحة البكسل تساهم كل صورة
- عشوائيا، مع عدم وجود علاقة للصور
- إلى جانب الصورة المدخلة، ما الذي يقوم Mixup وCutMix بتعديله أيضًا؟
- التسمية، وتحولها إلى هدف مختلط ناعم
- معدل التعلم للمحسن
- عدد الطبقات في الشبكة
- حجم الدفعة
- ما التوزيع الشائع استخدامه لأخذ عينات من معامل الخلط لامدا؟
- التوزيع الموحد على الأعداد الصحيحة
- توزيع بيتا
- توزيع بواسون
- توزيع برنولي مع p ثابت عند 1
- تم تحسين الفائدة الموثقة لزيادات الخلط هذه:
- ضغط ملف النموذج المدرب
- سرعة التدريب عن طريق إزالة الحاجة إلى الانتشار العكسي
- القدرة على التدريب دون أي تسميات
- المتانة والمعايرة بالإضافة إلى الدقة
- Mixup uses lambda = 0.25 for image A and one minus lambda for image B. What target weights follow?
- 25% A and 75% B
- 75% A and 25% B
- 50% each regardless of lambda
- 100% A because it is listed first
- A CutMix patch replaces 20% of image A’s pixel area with image B. What label weights does the stated area rule use?
- 20% A and 80% B
- 100% B for any patch
- 80% A and 20% B
- 50% each for all rectangles