Questionário vinculado ao guia · Médio Nível

Questionário sobre redes neurais convolucionais

Teste kernels CNN compartilhados, redução da resolução espacial, hierarquias de recursos aprendidas, histórico AlexNet, cálculos de grade de saída e cobertura densa de canal de entrada.

Caminhos de guia relacionadosRedes Neurais Convolucionais
Pergunta 1 de 8

Qual é a principal função de um filtro (kernel) em uma CNN?

Visualize cada pergunta8 perguntas

As respostas e explicações aparecem conforme você responde ao teste.

  1. Qual é a principal função de um filtro (kernel) em uma CNN?
    • Para armazenar a etiqueta de classificação final
    • Para embaralhar aleatoriamente os pixels antes do treino
    • Para deslizar pela imagem e detectar um padrão visual específico
    • Para converter a imagem em áudio
  2. How does spatial kernel sharing reduce parameter requirements compared with learning a separate kernel at every image location?
    • The same learned kernel weights are reused across locations
    • All input pixels are deleted
    • Every layer must use only grayscale data
    • The model avoids all training
  3. What does a spatial pooling layer commonly do to a CNN feature map?
    • Assign a final label to every object
    • Reduce its spatial resolution
    • Guarantee invariance to every possible image shift
    • Always increase the number of input channels
  4. Em uma CNN profunda, como os recursos geralmente mudam das camadas iniciais para as camadas posteriores?
    • De objetos inteiros a pixels únicos
    • Eles permanecem idênticos em todas as camadas
    • De texto apenas para números
    • Desde bordas e cores simples até peças complexas, como olhos ou rodas
  5. Which named CNN is associated with the influential 2012 ImageNet classification result?
    • Alex Net
    • ResNet
    • Vision Transformer
    • SqueezeNet
  6. Que operação numérica acontece quando um filtro é aplicado a uma parte da imagem?
    • Os pixels são classificados do mais escuro ao mais claro
    • O patch é excluído da imagem
    • Cada peso é multiplicado por seu pixel sobreposto e os produtos são somados
    • Os pixels são convertidos em letras
  7. With a 6-by-6 input and 3-by-3 kernel at stride one, no padding, and no dilation, what is the CNN output-grid size?
    • 6 by 6
    • 3 by 3
    • 2 por 2
    • 4 by 4
  8. In dense ungrouped convolution on a three-channel input, which channels does one filter span?
    • Only the first channel by definition
    • All three input channels
    • No input channels because kernels contain only output labels
    • Exactly one channel in every convolution configuration