গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · মাঝারি স্তর
হাইওয়ে নেটওয়ার্ক এবং সংযোগগুলি এড়িয়ে যান
গেটেড এবং অবশিষ্ট শর্টকাট, গ্রেডিয়েন্ট-ফ্লো সীমা, LSTM অনুপ্রেরণা, ট্রান্সফরমার এবং ইউ-নেট ব্যবহার এবং শূন্য-বনাম-এক গেট আচরণ পরীক্ষা করুন।
প্রশ্ন 1 এর 8
A very deep network struggles with optimization. What can a skip path provide?
প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন
আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।
- A very deep network struggles with optimization. What can a skip path provide?
- A guarantee of perfect gradients at every depth
- A more direct signal and gradient route that can ease training
- A proof that more layers always improve accuracy
- A replacement for the loss function
- একটি মৌলিক অবশিষ্ট ব্লক গণনা কি?
- আউটপুট = F(x) x দ্বারা গুণিত
- আউটপুট = x F(x) দ্বারা ভাগ
- আউটপুট = সর্বোচ্চ F(x) এবং x
- আউটপুট = F(x) প্লাস x, যেখানে x হল ইনপুট শর্টকাট
- হাইওয়ে নেটওয়ার্কে গেটিং প্রক্রিয়াকে কী অনুপ্রাণিত করেছে?
- পুনরাবৃত্ত নেটওয়ার্ক থেকে LSTM গেট
- কনভোল্যুশনাল পুলিং
- ব্যাচ স্বাভাবিককরণ
- ড্রপআউট
- একটি হাইওয়ে নেটওয়ার্কে, ট্রান্সফর্ম গেট T(x) কী নিয়ন্ত্রণ করে?
- অপ্টিমাইজারের শেখার হার
- আউটপুট চিত্রের আকার
- ইনপুট কতটা রূপান্তরিত হয় বনাম সরাসরি বাহিত হয়
- নেটওয়ার্কে স্তরের সংখ্যা
- কোন আধুনিক স্থাপত্য তার উপস্তরগুলির চারপাশে অবশিষ্ট সংযোগের উপর নির্ভর করে?
- K- মানে ক্লাস্টারিং
- সিদ্ধান্ত গাছ
- লিনিয়ার রিগ্রেশন
- ট্রান্সফরমার
- U-Net সংযোগগুলি কীভাবে বিশেষভাবে বিভাজনে সহায়তা করে?
- তারা সম্পূর্ণরূপে এনকোডার মুছে ফেলে
- তারা এনকোডার থেকে ডিকোডারে সূক্ষ্ম স্থানিক বিবরণ পাস করে
- তারা চিত্রটিকে পাঠ্যে রূপান্তর করে
- তারা আউটপুট ক্লাসের সংখ্যা কমিয়ে এক করে
- In y = F(x)T(x) + x(1-T(x)), what remains when T(x)=0?
- Only F(x)
- The sum 2x
- The carried input x
- A mandatory zero output
- For the same coupled-gate highway form, what remains when T(x)=1?
- The transformed value F(x)
- Only the original x
- F(x) plus x
- An automatically normalized x