निचोड़-और-उत्तेजना नेटवर्क प्रश्नोत्तरी

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

1. एसई ब्लॉक में 'निचोड़' चरण क्या करता है?
   • प्रत्येक चैनल को एक मान में सारांशित करने के लिए वैश्विक औसत पूलिंग का उपयोग करता है
   • छवि को छोटे आकार में काटता है
   • अनावश्यक चैनलों को स्थायी रूप से हटा देता है
   • स्थानिक स्थानों पर सॉफ्टमैक्स लागू करता है
2. 'उत्तेजना' चरण आउटपुट क्या देता है?
   • कनवल्शन फ़िल्टर का एक नया सेट
   • 0 और 1 के बीच प्रति चैनल वजन
   • एक बाउंडिंग बॉक्स
   • एक विभाजन मुखौटा
3. मूल फीचर मानचित्रों पर उत्तेजना भार कैसे लागू किया जाता है?
   • तत्वानुसार जोड़ा गया
   • नये चैनलों के रूप में संयोजित
   • चैनल-वार गुणा किया गया
   • स्थानिक क्षेत्रों को छुपाने के लिए उपयोग किया जाता है
4. उत्तेजना में कमी अनुपात (अक्सर 16) के साथ टोंटी का उपयोग क्यों किया जाता है?
   • आउटपुट कक्षाओं की संख्या बढ़ाने के लिए
   • कनवल्शन की आवश्यकता को दूर करने के लिए
   • नेटवर्क को उथला बनाने के लिए
   • जोड़े गए मापदंडों को रखने और छोटी गणना करने के लिए
5. 2017 में SENet ने कौन सी प्रतियोगिता जीती?
   • इमेजनेट ILSVRC वर्गीकरण चुनौती
   • COCO का पता लगाने की चुनौती
   • कागल टाइटैनिक प्रतियोगिता
   • GLUE बेंचमार्क
6. दक्षता के लिए कौन से बाद के आर्किटेक्चर एसई ब्लॉक को एम्बेड करते हैं?
   • बर्ट और जीपीटी
   • एफिशिएंटनेट और मोबाइलनेटV3
   • Word2Vec और GloVe
   • वेवनेट और टैकोट्रॉन
7. In the excitation step, which activations connect the two fully connected layers in the guide’s SE block?
   • Softmax followed by ReLU
   • Tanh followed by max pooling
   • ReLU followed by sigmoid after the second projection
   • GELU followed by layer normalization
8. An SE block has C = 256 channels and reduction ratio r = 16. What is the bottleneck width?
   • 4 units
   • 32 units
   • 256 units
   • 16 units