Тест на DenseNet и плотную связь

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. Какую операцию использует DenseNet для объединения карт объектов из предыдущих слоев?
   • Конкатенация по каналам
   • Поэлементное сложение
   • Максимальное объединение слоев
   • Поэлементное умножение
2. Что в DenseNet контролирует «темпы роста» k?
   • График обучения
   • Размер окна пула
   • Количество новых карт объектов, создаваемых каждым слоем.
   • Количество плотных блоков
3. Сколько прямых связей существует между L слоями в плотном блоке?
   • L
   • Л(Л+1)/2
   • 2л
   • L в квадрате
4. Какова основная цель переходных слоев в DenseNet?
   • Чтобы добавить остаточные ярлыки
   • Чтобы увеличить скорость роста
   • Чтобы применить только отсев
   • Чтобы понизить дискретизацию и уменьшить размер карты объектов между плотными блоками
5. Ключевое преимущество плотной связи заключается в том, что она помогает решить какую проблему обучения?
   • Переоснащение по цвету
   • Взрывные размеры партий
   • Проблема исчезающего градиента
   • Шум этикетки
6. По сравнению с ResNet с аналогичной точностью в ImageNet, DenseNet-BC обычно использует:
   • Значительно меньше параметров
   • Гораздо больше параметров
   • Примерно такие же параметры
   • Никаких извилин вообще
7. A late DenseNet layer needs an edge feature learned near the input. Why can it use that map directly?
   • Only the final layer can see edge features
   • DenseNet resets all maps after each layer
   • Transition layers reconstruct every earlier map from scratch
   • Earlier feature maps remain among its concatenated inputs
8. A dense block begins with m channels and three layers each add k new maps. How many channels emerge before a transition?
   • 3m + k
   • m + 3k
   • m times k cubed
   • Only k, because old maps are discarded