拡張畳み込みと激しい畳み込みに関するクイズ

クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

1. 1 より大きい膨張率はコンボリューション カーネルに何をしますか?
   • カーネルの重みの間にギャップを挿入して、より広い領域をカバーします。
   • カーネルに学習可能な重みをさらに追加します
   • カーネルを単一点に縮小します
   • カーネルをプーリング操作に変換します。
2. 拡張率 2 の 3x3 カーネルは、実質的にどのくらいの大きさの領域に広がりますか?
   • 3x3
   • 5x5
   • 7×7
   • 9x9
3. 拡張畳み込みがセマンティック セグメンテーションに特に役立つのはなぜですか?
   • 画像を単一のラベルに縮小します
   • トレーニング データは必要ありません。
   • 特徴マップの解像度を高く保ちながら、受容野を拡大します。
   • グレースケール画像でのみ機能します
4. アトラスという言葉の由来は何ですか?
   • ラテン語で層を意味する言葉
   • トレーニングメソッドの略称
   • 発明者の名前
   • フランス語で「穴のある」という意味の「a trous」
5. WaveNet では、なぜスタック拡張畳み込みが価値があるのでしょうか?
   • 音声の代わりに画像を生成します
   • オーディオ波形の非常に長距離の依存関係を効率的にキャプチャします。
   • 録音からすべての無音部分を削除します
   • 音声を直接テキストに変換します
6. 不適切に選択された単一レートで拡張畳み込みを積み重ねると、どのような問題が発生する可能性がありますか?
   • ネットワークが小さすぎてトレーニングできない
   • 画像は永久に回転します
   • 一部の入力位置がサンプリングされないグリッド アーティファクト
   • すべての重みがゼロになる
7. How does Atrous Spatial Pyramid Pooling combine multiple scales in DeepLab?
   • It runs several dilation rates in parallel and fuses their outputs
   • It chooses one fixed dilation rate and discards the rest
   • It converts the image into a single global class before convolution
   • It replaces every convolution with a larger dense kernel
8. For one input channel and one output channel, how many kernel weights does a dilated 3×3 filter contain, excluding a bias?
   • 25, because dilation 2 spans a 5×5 region
   • 5, one for each position along the expanded width
   • 18, because dilation 2 doubles the number of weights
   • 9, because dilation changes spacing rather than the 3×3 weight count