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कैप्सूल नेटवर्क प्रश्नोत्तरी

कैप्सूल वैक्टर, आंशिक-से-संपूर्ण रूटिंग, पोज़ जानकारी, अनुबंध स्कोर और पुनरावृत्त रूटिंग महंगी क्यों हो सकती है, इसकी जाँच करता है।

संबंधित मार्गदर्शक पथकैप्सूल नेटवर्क

प्रश्न 1 का 8

एक कैप्सूल नेटवर्क में, कैप्सूल के आउटपुट वेक्टर की लंबाई क्या दर्शाती है?

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जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

एक कैप्सूल नेटवर्क में, कैप्सूल के आउटपुट वेक्टर की लंबाई क्या दर्शाती है?
- संभावना है कि इकाई मौजूद है
- पता लगाए गए फीचर का रंग
- उस परत के लिए सीखने की दर
- कैप्सूल में न्यूरॉन्स की संख्या
मानक सीएनएन के साथ किस समस्या को संबोधित करने के लिए कैप्सूल नेटवर्क को विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया था?
- GPU पर धीमा प्रशिक्षण
- स्थानिक/आंशिक-संपूर्ण संबंधों का नुकसान, उदा. चेहरे के उलझे हिस्सों को स्वीकार करना
- रंगीन छवियों को संसाधित करने में असमर्थता
- सीखने के लिए बहुत कम पैरामीटर
उस एल्गोरिदम का नाम क्या है जो यह तय करता है कि कौन से निचले स्तर के कैप्सूल किस उच्च स्तर के कैप्सूल से जुड़ते हैं?
- समय के माध्यम से पश्चप्रचार
- धीरे-धीरे कतरन
- डायनामिक रूटिंग-बाय-एग्रीमेंट
- बैच सामान्यीकरण
2017 में डायनेमिक रूटिंग के साथ कैप्सूल नेटवर्क की शुरुआत किसने की?
- यान लेकुन और सहकर्मी
- इयान गुडफेलो और सहकर्मी
- वासवानी और सहकर्मी
- सबौर, फ्रॉस्ट और हिंटन
कैप्सूल नेटवर्क में 'स्क्वैश' फ़ंक्शन का उद्देश्य क्या है?
- वेक्टर की लंबाई को उसकी दिशा बनाए रखते हुए 0 और 1 के बीच सामान्य बनाना
- अप्रयुक्त कैप्सूल को हटाने के लिए
- छवियों को ग्रेस्केल में परिवर्तित करने के लिए
- नेटवर्क की गहराई को स्वचालित रूप से बढ़ाने के लिए
Which result did the original 2017 CapsNet paper report as evidence for routing-by-agreement?
- Lower memory use than every CNN on ImageNet
- Better recognition of highly overlapping digits than a convolutional net
- No need for a training objective
- Perfect performance on all affine transformations
In the original capsule representation, what information is carried by the direction of a capsule’s output vector?
- The probability that the entity is absent
- The number of routing iterations
- Instantiation or pose parameters of the represented entity
- The loss assigned to the previous layer
In routing-by-agreement, what makes a lower capsule’s prediction agree with a higher-level capsule?
- Their capsule names begin with the same letter
- Their vector lengths are exactly zero
- They occur in the same image crop
- Their predicted and output vectors have a large scalar product