गहराई से अलग करने योग्य वार्तालाप प्रश्नोत्तरी

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

1. वे कौन से दो चरण हैं जिनमें एक गहराई से अलग किया जाने वाला कनवल्शन एक मानक कनवल्शन को विभाजित करता है?
   • एक पूलिंग चरण के बाद सामान्यीकरण चरण
   • उनके बीच एक ReLU के साथ दो स्टैक्ड 3x3 कनवल्शन
   • प्रति चैनल एक गहराईवार स्थानिक फ़िल्टर, फिर एक 1x1 बिंदुवार चैनल मिश्रण
   • एक एनकोडर कन्वोल्यूशन और एक डिकोडर डीकोनवोल्यूशन
2. गहराई से चरण में, इनपुट चैनलों का इलाज कैसे किया जाता है?
   • प्रत्येक चैनल को अपने स्वयं के कर्नेल के साथ स्वतंत्र रूप से फ़िल्टर किया जाता है
   • सभी चैनलों को पहले एक साथ सारांशित किया जाता है
   • फ़िल्टर करने से पहले चैनलों को बेतरतीब ढंग से फेरबदल किया जाता है
   • केवल प्रथम चैनल ही संवलित है
3. For many output channels, what operation-count reduction does the guide associate with a 3×3 depthwise separable convolution?
   • लगभग 2 गुना कम
   • लगभग 100 गुना कम
   • यह अधिक गणना का उपयोग करता है, कम नहीं
   • लगभग 8 से 9 गुना कम
4. इस डिज़ाइन में बिंदुवार (1x1) कनवल्शन की क्या भूमिका है?
   • स्थानिक संकल्प को कम करने के लिए
   • प्रत्येक स्थान पर चैनलों में जानकारी को संयोजित करना
   • स्थितीय एन्कोडिंग जोड़ने के लिए
   • पूर्वाग्रह शर्तों को दूर करने के लिए
5. किस प्रसिद्ध वास्तुकला ने मोबाइल उपकरणों के लिए गहराई से अलग करने योग्य कनवल्शन को लोकप्रिय बनाया?
   • मोबाइलनेट
   • रेसनेट
   • एलेक्सनेट
   • एलएसटीएम
6. An implementation applies only the depthwise spatial filters and omits the pointwise layer. Which capability is missing from that block?
   • Spatial filtering within each channel
   • Separate kernels for the input channels
   • Learned combination of information across channels
   • Local spatial feature extraction
7. Using the guide’s formulas with M = 4 input channels and N = 16 outputs, how many multiply-adds per location do standard and separable 3×3 convolutions require?
   • Standard 100; separable 576
   • Standard 576; separable 100
   • Standard 576; separable 36
   • Standard 64; separable 100
8. In the guide’s cost ratio 1/N + 1/9 for a 3×3 separable convolution, what happens as the output-channel count N becomes very large?
   • The ratio approaches 9
   • The ratio approaches zero
   • The ratio becomes independent of kernel size for every kernel
   • The ratio approaches 1/9