ガイド連動クイズ · 中 レベル

畳み込みニューラル ネットワークに関するクイズ

共有 CNN カーネル、空間ダウンサンプリング、学習された特徴階層、AlexNet 履歴、出力グリッド計算、および高密度の入力チャネル カバレッジをテストします。

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質問 1 の 8

CNN のフィルター (カーネル) の主な仕事は何ですか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. CNN のフィルター (カーネル) の主な仕事は何ですか?
    • 最終的な分類ラベルを保存するには
    • トレーニング前にピクセルをランダムにシャッフルするには
    • 画像上をスライドして特定の視覚パターンを検出するには
    • 画像を音声に変換するには
  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. ディープ CNN では、一般に初期の層から後の層まで特徴がどのように変化するのでしょうか?
    • オブジェクト全体から単一ピクセルまで
    • それらはどの層でも同一のままです
    • テキストから数字のみへ
    • シンプルなエッジや色から、目や車輪などの複雑なパーツまで
  5. Which named CNN is associated with the influential 2012 ImageNet classification result?
    • アレックスネット
    • レスネット
    • Vision Transformer
    • SqueezeNet
  6. 画像のパッチにフィルターを適用すると、どのような数値演算が行われますか?
    • ピクセルは最も暗いものから最も明るいものへと並べ替えられます
    • パッチがイメージから削除されます
    • 各重みにその重なり合うピクセルが乗算され、その積が合計されます。
    • ピクセルが文字に変換されます
  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