Prueba de redes de transformadores espaciales

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

1. ¿Qué capacidad agrega una red de transformadores espaciales a una red neuronal?
   • La capacidad de aprender transformaciones geométricas de su entrada, como rotación y escala.
   • La capacidad de comprimir imágenes sin pérdidas.
   • La capacidad de generar títulos de texto.
   • La capacidad de eliminar todo el ruido del audio.
2. ¿Qué tres componentes componen un módulo transformador espacial?
   • Codificador, decodificador y discriminador.
   • Red de localización, generador de red y muestreador.
   • Convolución, agrupación y softmax
   • Incrustación, atención y feed-forward
3. ¿Por qué se puede entrenar una red de transformadores espaciales con retropropagación ordinaria?
   • Porque no utiliza parámetros.
   • Porque solo se ejecuta en tiempo de inferencia.
   • Porque cada paso, incluido el muestreo bilineal, es diferenciable
   • Porque está entrenado con aprendizaje por refuerzo.
4. ¿Qué genera normalmente la red de localización para una transformación afín?
   • Una única puntuación de confianza
   • Una lista de cuadros delimitadores
   • Una máscara de segmentación
   • Una matriz de transformación de parámetros 2x3.
5. ¿Por qué las CNN estándar son sólo débilmente invariantes a los cambios espaciales, lo que motiva las STN?
   • Se basan principalmente en la agrupación para lograr una tolerancia espacial limitada.
   • Nunca usan convoluciones
   • No pueden procesar imágenes de más de 28x28
   • Requieren transformaciones etiquetadas para cada imagen.
6. ¿Qué aplicación es ideal para una red de transformadores espaciales?
   • Ordenar números en una base de datos
   • Enderezar texto inclinado o curvo antes del reconocimiento
   • Comprimir un archivo de vídeo
   • Generando ruido aleatorio
7. What does the grid generator do in a spatial transformer?
   • Assigns a class label to every image pixel
   • Measures the confidence of each object detection
   • Maps output pixel locations back to source-image coordinates using predicted transform parameters
   • Changes the neural network’s vocabulary
8. What interpolation method does the spatial transformer sampler use?
   • búsqueda de haz
   • Nearest-neighbor word matching
   • Fourier phase rotation only
   • Interpolación bilineal