Test legat de ghid · Mediu Nivel
Test de circumvoluții dilatate și atroce
Verificați distanța de dilatare, câmpurile receptive, segmentarea, WaveNet, grilajul și contextul paralel multi-scală în convoluții atroce.
Întrebare 1 de 8
Ce face o rată de dilatare mai mare de 1 unui nucleu de convoluție?
Previzualizează fiecare întrebare8 întrebări
Răspunsurile și explicațiile apar pe măsură ce susțineți testul.
- Ce face o rată de dilatare mai mare de 1 unui nucleu de convoluție?
- Introduce spații între greutățile miezului, astfel încât acestea să acopere o zonă mai largă
- Adaugă mai multe greutăți de învățat nucleului
- Acesta micșorează nucleul la un singur punct
- Acesta convertește nucleul într-o operație de pooling
- Un nucleu 3x3 cu o rată de dilatare de 2 se întinde efectiv pe cât de mare o regiune?
- 3x3
- 5x5
- 7x7
- 9x9
- De ce convoluțiile dilatate sunt deosebit de utile pentru segmentarea semantică?
- Acestea reduc imaginea la o singură etichetă
- Ele elimină necesitatea oricăror date de antrenament
- Acestea măresc câmpul receptiv, menținând în același timp rezoluția hărții caracteristice ridicată
- Ele funcționează doar pe imagini în tonuri de gri
- De la ce provine termenul atrous?
- Un cuvânt latin pentru strat
- Un acronim pentru o metodă de antrenament
- Numele inventatorului său
- Francezii a trous, adică cu găuri
- În WaveNet, de ce sunt valoroase convoluțiile dilatate stivuite?
- Ele generează imagini în loc de audio
- Ele captează în mod eficient dependențe foarte lungi în forma de undă audio
- Ele elimină toată tăcerea din înregistrări
- Ele convertesc direct audio în text
- Ce problemă poate apărea dacă stivuiți circumvoluții dilatate cu o rată unică prost aleasă?
- Rețeaua devine prea mică pentru a fi antrenata
- Imaginea este rotită permanent
- Artefacte de grilaj, unde unele poziții de intrare nu sunt niciodată eșantionate
- Toate greutățile devin zero
- How does Atrous Spatial Pyramid Pooling combine multiple scales in DeepLab?
- It runs several dilation rates in parallel and fuses their outputs
- It chooses one fixed dilation rate and discards the rest
- It converts the image into a single global class before convolution
- It replaces every convolution with a larger dense kernel
- For one input channel and one output channel, how many kernel weights does a dilated 3×3 filter contain, excluding a bias?
- 25, because dilation 2 spans a 5×5 region
- 5, one for each position along the expanded width
- 18, because dilation 2 doubles the number of weights
- 9, because dilation changes spacing rather than the 3×3 weight count