মুখোশযুক্ত অটোএনকোডার কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. একটি মুখোশযুক্ত অটোএনকোডারে মূল স্ব-তত্ত্বাবধানে কাজটি কী?
   • লুকানো প্যাচের পিক্সেল পুনর্গঠন
   • প্রতিটি ছবিকে লেবেলযুক্ত বিভাগে শ্রেণিবদ্ধ করা
   • একটি ভিডিও ক্রমানুসারে পরবর্তী ফ্রেমের পূর্বাভাস
   • একটি ইমেজ এর টেক্সট ক্যাপশনের সাথে মিলে যাচ্ছে
2. মোটামুটিভাবে মূল MAE সাধারণত চিত্র প্যাচের কোন ভগ্নাংশ মাস্ক আউট করে?
   • প্রায় 15%
   • প্রায় 75%
   • প্রায় 35%
   • প্রায় 95%
3. কেন MAE এনকোডার শুধুমাত্র দৃশ্যমান (আনমাস্কড) প্যাচগুলি প্রক্রিয়া করে?
   • কারণ মুখোশযুক্ত প্যাচগুলিতে কোনও দরকারী রঙ থাকে না
   • মডেলটিকে কখনও বাস্তব চিত্র দেখা থেকে বিরত রাখতে
   • প্রশিক্ষণকে দ্রুত এবং আরও মেমরি দক্ষ করতে
   • কারণ ডিকোডার অবস্থানগত এনকোডিং পড়তে পারে না
4. MAE প্রিট্রেনিং সম্পূর্ণ হওয়ার পরে ডিকোডারের কী হবে?
   • এটি প্রধান শ্রেণিবিন্যাসকারী হয়ে ওঠে
   • এটি হিমায়িত করা হয় এবং নতুন ছবি তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়
   • এটি সম্পূর্ণরূপে এনকোডার প্রতিস্থাপন করে
   • এটা বাতিল করা হয়; এনকোডারটি ডাউনস্ট্রিম কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়
5. MAE সাধারণত পুনর্গঠনের জন্য কোন ক্ষতি ফাংশন ব্যবহার করে?
   • মাস্কড-প্যাচ পিক্সেলে গড় বর্গাকার ত্রুটি
   • ক্লাস লেবেলের উপর ক্রস-এনট্রপি
   • কনট্রাস্টিভ ইনফোএনসিই ক্ষতি
   • প্রতিপক্ষের বৈষম্যকারী ক্ষতি
6. MAE-এর 'অসমমিতিক' নকশা কী বোঝায়?
   • ইনপুট এবং আউটপুট জন্য বিভিন্ন ইমেজ আকার
   • একটি ভারী এনকোডার একটি হালকা ডিকোডারের সাথে যুক্ত
   • প্রশিক্ষণের জন্য দুটি পৃথক ডেটাসেট ব্যবহার করা
   • প্রতিটি ছবির বাম অর্ধেক মাস্ক করা
7. On which large image dataset did the original MAE paper pretrain its main vision models?
   • MS COCO Captions only
   • লিব্রি স্পিচ
   • ImageNet-1K
   • The Netflix Prize ratings set
8. What does the MAE decoder receive for image patches hidden from the encoder?
   • The original RGB pixels without masking
   • Only class labels from ImageNet
   • A text caption for the image
   • Learned mask tokens with positional embeddings