Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Викторина по автоэнкодерам в масках

Ознакомьтесь с задачей реконструкции изображения с высокой маской MAE, ее асимметричной конструкцией кодера-декодера и оцененной установкой предварительного обучения в статье.

Связанные направляющие путиМаскированные автоэнкодеры
Вопрос 1 из 8

Какова основная задача самоконтроля в масочном автоэнкодере?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Какова основная задача самоконтроля в масочном автоэнкодере?
    • Реконструкция пикселей скрытых патчей
    • Классификация каждого изображения в помеченную категорию
    • Прогнозирование следующего кадра в видеопоследовательности
    • Сопоставление изображения с его текстовой подписью
  2. Какую примерно часть фрагментов изображения обычно маскирует исходный MAE?
    • Около 15%
    • Около 75%
    • Около 35%
    • Около 95%
  3. Почему кодер MAE обрабатывает только видимые (немаскированные) фрагменты?
    • Потому что замаскированные участки не содержат полезного цвета.
    • Чтобы модель никогда не видела реальные изображения
    • Чтобы сделать обучение быстрее и эффективнее использовать память
    • Потому что декодер не может читать позиционные кодировки
  4. Что происходит с декодером после завершения предварительного обучения MAE?
    • Он становится основным классификатором
    • Он заморожен и используется для создания новых изображений.
    • Он полностью заменяет кодер
    • Оно отбрасывается; кодер используется для последующих задач
  5. Какую функцию потерь MAE обычно использует для реконструкции?
    • Среднеквадратическая ошибка для пикселей замаскированного участка
    • Перекрестная энтропия по меткам классов
    • Контрастная потеря InfoNCE
    • Потеря состязательного дискриминатора
  6. К чему относится «асимметричная» конструкция MAE?
    • Различные размеры изображений для ввода и вывода
    • Тяжелый кодер в сочетании с легким декодером
    • Использование двух отдельных наборов данных для обучения
    • Маскирование только левой половины каждого изображения
  7. On which large image dataset did the original MAE paper pretrain its main vision models?
    • MS COCO Captions only
    • LibriРечь
    • ImageNet-1K
    • The Netflix Prize ratings set
  8. What does the MAE decoder receive for image patches hidden from the encoder?
    • The original RGB pixels without masking
    • Only class labels from ImageNet
    • A text caption for the image
    • Learned mask tokens with positional embeddings