डेंसनेट और डेंस कनेक्टिविटी क्विज़

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

1. पूर्ववर्ती परतों से फीचर मानचित्रों को संयोजित करने के लिए DenseNet किस ऑपरेशन का उपयोग करता है?
   • चैनल-वार संयोजन
   • तत्वानुसार जोड़
   • परतों में अधिकतम पूलिंग
   • तत्व-वार गुणन
2. DenseNet में, 'विकास दर' k क्या नियंत्रित करती है?
   • सीखने की दर अनुसूची
   • पूलिंग विंडो का आकार
   • प्रत्येक परत द्वारा निर्मित नए फ़ीचर मानचित्रों की संख्या
   • सघन ब्लॉकों की संख्या
3. एक घने ब्लॉक में एल परतों के बीच कितने सीधे कनेक्शन मौजूद हैं?
   • L
   • एल(एल+1)/2
   • 2एल
   • एल चुकता
4. DenseNet में संक्रमण परतों का मुख्य उद्देश्य क्या है?
   • अवशिष्ट शॉर्टकट जोड़ने के लिए
   • विकास दर को बढ़ाना है
   • केवल ड्रॉपआउट लागू करने के लिए
   • घने ब्लॉकों के बीच फ़ीचर-मैप आकार को कम करने और कम करने के लिए
5. सघन कनेक्टिविटी का एक प्रमुख लाभ यह है कि यह किस प्रशिक्षण समस्या को कम करने में मदद करता है?
   • रंग के लिए ओवरफिटिंग
   • विस्फोटक बैच आकार
   • लुप्त होती-क्रमिक समस्या
   • शोर लेबल करें
6. ImageNet पर समान सटीकता पर ResNet की तुलना में, DenseNet-BC आमतौर पर उपयोग करता है:
   • काफी कम पैरामीटर
   • कहीं अधिक पैरामीटर
   • लगभग समान पैरामीटर
   • बिल्कुल कोई कनवल्शन नहीं
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