ガイド連動クイズ · 中 レベル

スクイーズアンド励起ネットワークに関するクイズ

スクイーズと励起の段階、チャネルの再重み付け、ボトルネックの寸法、SE アーキテクチャの背後にある証拠をチェックします。

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質問 1 の 8

SE ブロックの「スクイーズ」ステップは何をするのでしょうか?

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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. SE ブロックの「スクイーズ」ステップは何をするのでしょうか?
    • グローバル平均プーリングを使用して、各チャネルを 1 つの値に要約します
    • 画像を小さいサイズにトリミングします
    • 冗長チャネルを完全に削除します
    • 空間的な位置にソフトマックスを適用します
  2. 「励起」ステップは何を出力しますか?
    • 新しい畳み込みフィルターのセット
    • 0 ～ 1 のチャネルごとの重み
    • 境界ボックス
    • セグメンテーションマスク
  3. 励起重みは元の特徴マップにどのように適用されますか?
    • 要素ごとに追加
    • 新しいチャネルとして連結される
    • チャネルごとに乗算
    • 空間領域をマスクアウトするために使用されます
  4. 励磁で減速比 (多くの場合 16) のボトルネックが使用されるのはなぜですか?
    • 出力クラスの数を増やすには
    • 畳み込みの必要性を取り除くには
    • ネットワークを浅くするには
    • 追加されたパラメーターを維持し、計算を小さくするため
  5. SENet が 2017 年に優勝したコンテストは何ですか?
    • ImageNet ILSVRC 分類チャレンジ
    • COCO 検出の課題
    • Kaggle タイタニック コンテスト
    • GLUE ベンチマーク
  6. 効率性を高めるために SE ブロックを組み込んだ新しいアーキテクチャはどれですか?
    • BERT と GPT
    • EfficientNet と MobileNetV3
    • Word2Vec と GloVe
    • WaveNet とタコトロン
  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