Quiz lié à un guide · Moyen Niveau

Quiz DenseNet et connectivité dense

Testez la concaténation des cartes de fonctionnalités, le taux de croissance, la réutilisation directe des fonctionnalités, la compression des transitions, les chemins de dégradé et le nombre de canaux.

Chemins de guidage associésDensenet et connectivité dense
Question 1 de 8

Quelle opération DenseNet utilise-t-il pour combiner les cartes de caractéristiques des couches précédentes ?

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Les réponses et les explications apparaissent au fur et à mesure que vous répondez au quiz.

  1. Quelle opération DenseNet utilise-t-il pour combiner les cartes de caractéristiques des couches précédentes ?
    • Concaténation par canal
    • Ajout par élément
    • Regroupement maximal entre les couches
    • Multiplication par éléments
  2. Dans DenseNet, que contrôle le « taux de croissance » k ?
    • La grille tarifaire d’apprentissage
    • La taille de la fenêtre de pooling
    • Le nombre de nouvelles cartes de fonctionnalités produites par chaque couche
    • Le nombre de blocs denses
  3. Combien de connexions directes existent entre les couches L dans un bloc dense ?
    • L
    • L(L+1)/2
    • 2L
    • L au carré
  4. Quel est l’objectif principal des couches de transition dans DenseNet ?
    • Pour ajouter des raccourcis résiduels
    • Pour augmenter le taux de croissance
    • Pour appliquer l'abandon uniquement
    • Pour sous-échantillonner et réduire la taille de la carte de caractéristiques entre les blocs denses
  5. L’un des principaux avantages de la connectivité dense est qu’elle contribue à atténuer quel problème de formation ?
    • Surajustement à la couleur
    • Tailles de lots qui explosent
    • Le problème du gradient de disparition
    • Bruit d'étiquette
  6. Comparé à ResNet avec une précision similaire sur ImageNet, DenseNet-BC utilise généralement :
    • Beaucoup moins de paramètres
    • Beaucoup plus de paramètres
    • À propos des mêmes paramètres
    • Aucune circonvolution
  7. A late DenseNet layer needs an edge feature learned near the input. Why can it use that map directly?
    • Only the final layer can see edge features
    • DenseNet resets all maps after each layer
    • Transition layers reconstruct every earlier map from scratch
    • Earlier feature maps remain among its concatenated inputs
  8. A dense block begins with m channels and three layers each add k new maps. How many channels emerge before a transition?
    • 3m + k
    • m + 3k
    • m times k cubed
    • Only k, because old maps are discarded