Prueba de circunvoluciones dilatadas y atroces

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿Qué efecto tiene una tasa de dilatación mayor que 1 en un núcleo de convolución?
   • Inserta espacios entre los pesos de los granos para que cubran un área más amplia.
   • Agrega más pesos que se pueden aprender al kernel.
   • Reduce el núcleo a un solo punto.
   • Convierte el kernel en una operación de agrupación.
2. ¿Qué tamaño tiene un núcleo de 3x3 con una tasa de dilatación de 2?
   • 3x3
   • 5x5
   • 7x7
   • 9x9
3. ¿Por qué las convoluciones dilatadas son especialmente útiles para la segmentación semántica?
   • Reducen la imagen a una sola etiqueta
   • Eliminan la necesidad de datos de entrenamiento.
   • Amplían el campo receptivo manteniendo alta la resolución del mapa de características.
   • Sólo funcionan en imágenes en escala de grises.
4. ¿De qué se origina el término atroz?
   • Una palabra latina para capa
   • Acrónimo de método de entrenamiento.
   • El nombre de su inventor.
   • En francés, a trous, que significa con agujeros.
5. En WaveNet, ¿por qué son valiosas las convoluciones dilatadas apiladas?
   • Generan imágenes en lugar de audio
   • Captan de manera eficiente dependencias de muy largo alcance en la forma de onda de audio.
   • Quitan todo silencio de las grabaciones
   • Convierten audio en texto directamente
6. ¿Qué problema puede surgir si apilas convoluciones dilatadas con una tasa única mal elegida?
   • La red se vuelve demasiado pequeña para entrenar
   • La imagen está rotada permanentemente.
   • Artefactos de cuadrícula, donde algunas posiciones de entrada nunca se muestrean
   • Todos los pesos se vuelven cero
7. How does Atrous Spatial Pyramid Pooling combine multiple scales in DeepLab?
   • It runs several dilation rates in parallel and fuses their outputs
   • It chooses one fixed dilation rate and discards the rest
   • It converts the image into a single global class before convolution
   • It replaces every convolution with a larger dense kernel
8. For one input channel and one output channel, how many kernel weights does a dilated 3×3 filter contain, excluding a bias?
   • 25, because dilation 2 spans a 5×5 region
   • 5, one for each position along the expanded width
   • 18, because dilation 2 doubles the number of weights
   • 9, because dilation changes spacing rather than the 3×3 weight count