इन्फोएनसीई और सिमसीएलआर उद्देश्य प्रश्नोत्तरी

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

1. InfoNCE उद्देश्य एक मॉडल को क्या करने के लिए प्रोत्साहित करता है?
   • किसी प्रश्न को कई नकारात्मक की तुलना में उसके वास्तविक सकारात्मक के अधिक समान बनाएं
   • प्रत्येक छवि के सटीक पिक्सेल मान याद रखें
   • मॉडल पैरामीटरों की संख्या कम करें
   • एक वाक्य में अगले शब्द की भविष्यवाणी करें
2. SimCLR में, एक सकारात्मक जोड़ी कैसे बनाई जाती है?
   • किसी छवि को उसके मानव लेबल के साथ जोड़कर
   • एक ही छवि में दो अलग-अलग यादृच्छिक संवर्द्धन लागू करके
   • दो पूरी तरह से अलग छवियों को चुनकर
   • संपूर्ण डेटासेट को घुमाकर
3. NT-Xent/InfoNCE में तापमान τ क्या भूमिका निभाता है?
   • यह सीखने की दर निर्धारित करता है
   • यह बैच आकार को स्वचालित रूप से नियंत्रित करता है
   • यह समानता स्कोर को मापता है; निचला τ वितरण को तेज करता है और कठिन नकारात्मकताओं पर जोर देता है
   • यह एनकोडर में परतों की संख्या निर्धारित करता है
4. प्रीट्रेनिंग के बाद सिमसीएलआर के प्रोजेक्शन हेड का क्या होता है?
   • यह अंतिम वर्गीकरणकर्ता बन जाता है
   • इसे जमाया जाता है और एनकोडर के रूप में उपयोग किया जाता है
   • इसे अनुमान के लिए दोहराया गया है
   • इसे त्याग दिया जाता है; प्रमुख के समक्ष प्रस्तुतीकरण का उपयोग डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए किया जाता है
5. सिमसीएलआर ने बड़े बैच आकारों पर भरोसा क्यों किया?
   • प्रत्येक प्रशिक्षण चरण में कई नकारात्मक उदाहरण प्रदान करना
   • मेमोरी उपयोग को कम करने के लिए
   • संवर्द्धन के उपयोग से बचने के लिए
   • तापमान पैरामीटर की आवश्यकता को समाप्त करना
6. In SimCLR, which examples usually act as negatives for one anchor view?
   • The matching view of the same image
   • The other augmented views in the batch that come from different images
   • Only examples with the same class label
   • Views produced by a second encoder trained on labels
7. Why does SimCLR use a nonlinear projection head before computing its contrastive loss?
   • It replaces the image encoder
   • It supplies class labels during pretraining
   • The learned projection helps the contrastive objective while the representation before the head can transfer downstream
   • It removes the need for data augmentation
8. For an InfoNCE anchor, what should happen to the positive similarity relative to sampled negatives?
   • Every negative should have a higher score than the positive
   • All scores must be identical
   • The positive is excluded from the objective
   • The positive should receive a higher score than the negatives