Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

Тест за отделими намотки в дълбочина

Приложете разделянето по дълбочина и точка, сравнете разходите за навиване, изчислете малък пример и разпознайте ефективния дизайн на мобилния модел.

Свързани ръководни пътекиДълбокоразделими извивки
Въпрос 1 на 8

Кои са двете стъпки, на които една разделима в дълбочина намотка разделя стандартна намотка?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Кои са двете стъпки, на които една разделима в дълбочина намотка разделя стандартна намотка?
    • Стъпка на обединяване, последвана от стъпка на нормализиране
    • Две подредени намотки 3x3 с ReLU между тях
    • Дълбочинен пространствен филтър на канал, след това 1x1 точков микс от канали
    • Конволюция на енкодер и деконволюция на декодер
  2. В стъпката по дълбочина как се третират входните канали?
    • Всеки канал се филтрира независимо със собствено ядро
    • Всички канали първо се сумират
    • Каналите се разбъркват на случаен принцип преди филтриране
    • Само първият канал е навит
  3. For many output channels, what operation-count reduction does the guide associate with a 3×3 depthwise separable convolution?
    • Около 2 пъти по-малко
    • Около 100 пъти по-малко
    • Той използва повече изчисления, не по-малко
    • Около 8 до 9 пъти по-малко
  4. Каква е ролята на точковата (1x1) намотка в този дизайн?
    • За да намалите пространствената разделителна способност
    • За комбиниране на информация по канали на всяко място
    • За добавяне на позиционни кодировки
    • За да премахнете пристрастните условия
  5. Коя добре позната архитектура популяризира разделимите в дълбочина навивки за мобилни устройства?
    • MobileNet
    • ResNet
    • AlexNet
    • LSTM
  6. An implementation applies only the depthwise spatial filters and omits the pointwise layer. Which capability is missing from that block?
    • Spatial filtering within each channel
    • Separate kernels for the input channels
    • Learned combination of information across channels
    • Local spatial feature extraction
  7. Using the guide’s formulas with M = 4 input channels and N = 16 outputs, how many multiply-adds per location do standard and separable 3×3 convolutions require?
    • Standard 100; separable 576
    • Standard 576; separable 100
    • Standard 576; separable 36
    • Standard 64; separable 100
  8. In the guide’s cost ratio 1/N + 1/9 for a 3×3 separable convolution, what happens as the output-channel count N becomes very large?
    • The ratio approaches 9
    • The ratio approaches zero
    • The ratio becomes independent of kernel size for every kernel
    • The ratio approaches 1/9