Quiz sur les réseaux de transformateurs spatiaux

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

1. Quelle capacité un réseau de transformateurs spatiaux ajoute-t-il à un réseau neuronal ?
   • La capacité d'apprendre les transformations géométriques de son entrée, comme la rotation et la mise à l'échelle
   • La possibilité de compresser des images sans perte
   • La possibilité de générer des légendes de texte
   • La possibilité de supprimer tous les bruits de l'audio
2. Quels sont les trois composants qui composent un module de transformateur spatial ?
   • Encodeur, décodeur et discriminateur
   • Réseau de localisation, générateur de grille et échantillonneur
   • Convolution, pooling et softmax
   • Intégration, attention et feed-forward
3. Pourquoi un réseau de transformateurs spatiaux peut-il être formé avec une rétropropagation ordinaire ?
   • Parce qu'il n'utilise aucun paramètre
   • Parce qu'il ne fonctionne qu'au moment de l'inférence
   • Parce que chaque étape, y compris l'échantillonnage bilinéaire, est différenciable
   • Parce qu'il est entraîné par apprentissage par renforcement
4. Que produit généralement le réseau de localisation pour une transformation affine ?
   • Un seul score de confiance
   • Une liste de boîtes englobantes
   • Un masque de segmentation
   • Une matrice de transformation 2x3 de paramètres
5. Pourquoi les CNN standards ne sont-ils que faiblement invariants aux changements spatiaux, ce qui motive les STN ?
   • Ils s'appuient principalement sur la mutualisation pour une tolérance spatiale limitée
   • Ils n'utilisent jamais de circonvolutions
   • Ils ne peuvent pas traiter des images de plus de 28x28
   • Ils nécessitent des transformations étiquetées pour chaque image
6. Quelle application convient naturellement à un réseau de transformateurs spatiaux ?
   • Trier les nombres dans une base de données
   • Redressage du texte incliné ou incurvé avant la reconnaissance
   • Compresser un fichier vidéo
   • Générer du bruit aléatoire
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?
   • Recherche de faisceau
   • Nearest-neighbor word matching
   • Fourier phase rotation only
   • Interpolation bilinéaire