가이드 연계 퀴즈 · 중간 레벨

압착 및 자극 네트워크 퀴즈

압착 및 여기 단계, 채널 재가중화, 병목 현상 크기 및 SE 아키텍처 뒤에 있는 증거를 확인합니다.

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질문 1 의 8

SE 블록의 '압착' 단계는 무엇을 합니까?

모든 질문 미리보기8 질문

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

  1. SE 블록의 '압착' 단계는 무엇을 합니까?
    • 전역 평균 풀링을 사용하여 각 채널을 하나의 값으로 요약합니다.
    • 이미지를 더 작은 크기로 자릅니다.
    • 중복 채널을 영구적으로 제거합니다.
    • 공간 위치에 소프트맥스를 적용합니다.
  2. '여기' 단계에서는 무엇을 출력합니까?
    • 새로운 컨볼루션 필터 세트
    • 0과 1 사이의 채널별 가중치
    • 경계 상자
    • 분할 마스크
  3. 원본 기능 맵에 여기 가중치가 어떻게 적용되나요?
    • 요소별로 추가됨
    • 새 채널로 연결됨
    • 채널별로 곱셈
    • 공간 영역을 마스크하는 데 사용됩니다.
  4. 여기에서 축소 비율(종종 16)의 병목 현상을 사용하는 이유는 무엇입니까?
    • 출력 클래스 수를 늘리려면
    • 컨볼루션의 필요성을 제거하려면
    • 네트워크를 더 얕게 만들기 위해
    • 추가된 매개변수를 유지하고 작게 계산하려면
  5. SENet은 2017년 어떤 대회에서 우승했나요?
    • ImageNet ILSVRC 분류 문제
    • COCO 탐지 과제
    • 캐글 타이타닉 대회
    • GLUE 벤치마크
  6. 효율성을 위해 SE 블록을 포함하는 최신 아키텍처는 무엇입니까?
    • BERT와 GPT
    • EfficientNet 및 MobileNetV3
    • Word2Vec 및 GloVe
    • WaveNet과 타코트론
  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