Kuiz berkaitan panduan · Sederhana Tahap

Kehilangan Tumpuan untuk Kuiz Pengesanan Tidak Seimbang

Menyemak modulator kehilangan fokus, ketidakseimbangan kelas, peranan alfa dan gamma, dan perbezaan contoh terkelas dan keras.

Laluan panduan yang berkaitanKehilangan Tumpuan Untuk Pengesanan Tidak Seimbang
soalan 1 daripada 8

Apakah masalah teras dalam pengesanan objek satu peringkat yang kehilangan fokus direka untuk ditangani?

Pratonton setiap soalan8 soalan

Jawapan dan penjelasan muncul semasa anda mengambil kuiz.

  1. Apakah masalah teras dalam pengesanan objek satu peringkat yang kehilangan fokus direka untuk ditangani?
    • Ketidakseimbangan yang melampau antara objek latar depan yang jarang ditemui dan latar belakang mudah yang banyak
    • Kelajuan inferens perlahan pengesan dua peringkat
    • Kekurangan data latihan berlabel
    • Terlalu pasang pada objek besar
  2. Apakah faktor modulasi yang kehilangan fokus berganda kepada entropi silang?
    • log(p_t)
    • (1 - p_t)^gamma
    • p_t^2 sahaja
    • 1 / p_t
  3. Apakah yang berlaku kepada kehilangan fokus apabila gamma parameter pemfokusan ditetapkan kepada 0?
    • Ia menjadi ralat kuasa dua min
    • Ia mengabaikan semua contoh positif
    • Ia menjadi entropi silang biasa
    • Ia menyimpang kepada infiniti
  4. Apakah kesan peningkatan gamma kepada contoh yang mudah dan terklasifikasi dengan baik?
    • Meningkatkan sumbangan kerugian mereka
    • Meninggalkan sumbangan mereka tidak berubah
    • Mengalih keluar mereka daripada set data
    • Menekan sumbangan kerugian mereka dengan lebih kuat
  5. Seni bina pengesan manakah yang memperkenalkan kehilangan fokus?
    • RetinaNet
    • YOLOv1
    • R-CNN yang lebih pantas
    • AlexNet
  6. Apakah peranan yang biasanya dimainkan oleh parameter alfa bersama gamma?
    • Ia menetapkan kadar pembelajaran
    • Ia mengimbangi berat relatif kelas positif berbanding negatif
    • Ia mengawal resolusi imej
    • Ia mentakrifkan bilangan kotak sauh
  7. For a hard example with p_t close to zero, what is the focal modulating factor (1 − p_t)^gamma likely to do?
    • Drive the factor to zero
    • Turn the example into a positive label
    • Keep the factor relatively close to one so the example retains substantial loss weight
    • Replace the cross-entropy term with alpha
  8. A dense detector has many easy background locations. What effect does focal loss aim to have on their combined training influence?
    • Increase their count by duplicating them
    • Remove all positive object examples
    • Make every example receive an identical loss
    • Reduce their dominance so training can focus more on sparse hard examples