Quiz dotyczący sieci kapsułek

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. Co w sieci kapsuł reprezentuje DŁUGOŚĆ wektora wyjściowego kapsuły?
   • Prawdopodobieństwo, że jednostka jest obecna
   • Kolor wykrytej cechy
   • Szybkość uczenia się dla tej warstwy
   • Liczba neuronów w torebce
2. Jaki problem ze standardowymi CNN zaprojektowano specjalnie dla sieci kapsułowych?
   • Powolne szkolenie na procesorach graficznych
   • Utrata relacji przestrzennych/część-całość, np. akceptowanie pomieszanych części twarzy
   • Niemożność przetwarzania kolorowych obrazów
   • Za mało parametrów do nauki
3. Jak nazywa się algorytm decydujący, które kapsuły niższego poziomu łączą się z którymi kapsułami wyższego poziomu?
   • Propagacja wsteczna w czasie
   • Przycinanie gradientowe
   • Dynamiczny routing według umowy
   • Normalizacja wsadowa
4. Kto wprowadził sieć kapsułek z dynamicznym routingiem w 2017 roku?
   • Yanna LeCuna i współpracowników
   • Iana Goodfellowa i współpracowników
   • Vaswani i współpracownicy
   • Sabour, Frosst i Hinton
5. Jaki jest cel funkcji „squash” w sieci kapsułek?
   • Aby znormalizować długość wektora do wartości od 0 do 1, zachowując jego kierunek
   • Aby usunąć nieużywane kapsułki
   • Aby przekonwertować obrazy do skali szarości
   • Aby automatycznie zwiększyć głębokość sieci
6. Which result did the original 2017 CapsNet paper report as evidence for routing-by-agreement?
   • Lower memory use than every CNN on ImageNet
   • Better recognition of highly overlapping digits than a convolutional net
   • No need for a training objective
   • Perfect performance on all affine transformations
7. In the original capsule representation, what information is carried by the direction of a capsule’s output vector?
   • The probability that the entity is absent
   • The number of routing iterations
   • Instantiation or pose parameters of the represented entity
   • The loss assigned to the previous layer
8. In routing-by-agreement, what makes a lower capsule’s prediction agree with a higher-level capsule?
   • Their capsule names begin with the same letter
   • Their vector lengths are exactly zero
   • They occur in the same image crop
   • Their predicted and output vectors have a large scalar product