संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क प्रश्नोत्तरी

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

1. CNN में फ़िल्टर (कर्नेल) का मुख्य कार्य क्या है?
   • अंतिम वर्गीकरण लेबल को संग्रहीत करने के लिए
   • प्रशिक्षण से पहले पिक्सेल को बेतरतीब ढंग से फेरबदल करना
   • छवि पर स्लाइड करने और एक विशिष्ट दृश्य पैटर्न का पता लगाने के लिए
   • इमेज को ऑडियो में बदलने के लिए
2. How does spatial kernel sharing reduce parameter requirements compared with learning a separate kernel at every image location?
   • The same learned kernel weights are reused across locations
   • All input pixels are deleted
   • Every layer must use only grayscale data
   • The model avoids all training
3. What does a spatial pooling layer commonly do to a CNN feature map?
   • Assign a final label to every object
   • Reduce its spatial resolution
   • Guarantee invariance to every possible image shift
   • Always increase the number of input channels
4. एक गहन सीएनएन में, विशेषताएं आम तौर पर प्रारंभिक परतों से बाद की परतों में कैसे बदलती हैं?
   • संपूर्ण ऑब्जेक्ट से लेकर एकल पिक्सेल तक
   • वे हर परत पर समान रहते हैं
   • टेक्स्ट से लेकर नंबरों तक ही
   • साधारण किनारों और रंगों से लेकर आँखों या पहियों जैसे जटिल हिस्सों तक
5. Which named CNN is associated with the influential 2012 ImageNet classification result?
   • एलेक्सनेट
   • रेसनेट
   • Vision Transformer
   • SqueezeNet
6. जब छवि के एक पैच पर फ़िल्टर लागू किया जाता है तो कौन सा संख्यात्मक ऑपरेशन होता है?
   • पिक्सेल को सबसे गहरे से सबसे चमकीले तक क्रमबद्ध किया जाता है
   • छवि से पैच हटा दिया गया है
   • प्रत्येक वजन को उसके ओवरलैपिंग पिक्सेल से गुणा किया जाता है, और उत्पादों का सारांश दिया जाता है
   • पिक्सेल अक्षरों में परिवर्तित हो जाते हैं
7. With a 6-by-6 input and 3-by-3 kernel at stride one, no padding, and no dilation, what is the CNN output-grid size?
   • 6 by 6
   • 3 by 3
   • 2 by 2
   • 4 by 4
8. In dense ungrouped convolution on a three-channel input, which channels does one filter span?
   • Only the first channel by definition
   • All three input channels
   • No input channels because kernels contain only output labels
   • Exactly one channel in every convolution configuration