Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Викторина по дополнению Mixup и CutMix

Тестируйте смешанные входные данные и метки, прямоугольные патчи CutMix, веса областей, бета-выборку и числовые целевые пропорции для обоих методов.

Связанные направляющие путиДополнение миксапа и катмикса
Вопрос 1 из 8

Как Mixup создает новый обучающий пример?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Как Mixup создает новый обучающий пример?
    • Поворачивая одно изображение и сохраняя его метку
    • Обрезая случайный квадрат и отбрасывая его
    • Преобразуя изображение в оттенки серого
    • Путем линейной интерполяции двух изображений и их меток с помощью весовой лямбды.
  2. В чем основная разница между CutMix и Mixup?
    • CutMix использует только одно изображение, а Mixup — два.
    • CutMix вставляет прямоугольный фрагмент одного изображения в другое вместо смешивания пикселей повсюду.
    • CutMix меняет только метку, но не изображение.
    • CutMix применяется исключительно к текстовым данным.
  3. Как в CutMix определяется вес смешивания (лямбда) этикеток?
    • Оно всегда фиксировано на уровне 0,5.
    • По яркости более яркого изображения
    • По доле площади пикселей каждое изображение вносит вклад
    • Случайно, без привязки к изображениям
  4. Что еще изменяют Mixup и CutMix, помимо входного изображения?
    • Этикетка, превращающая ее в мягкую смешанную мишень
    • Скорость обучения оптимизатора
    • Количество слоев в сети
    • Размер партии
  5. Какое распределение обычно используется для выборки коэффициента смешивания лямбда?
    • Равномерное распределение по целым числам
    • Бета-дистрибутив
    • Распределение Пуассона
    • Распределение Бернулли с фиксированным p равным 1
  6. Документально подтвержденное преимущество этих улучшений смешивания улучшено:
    • Сжатие файла обученной модели
    • Скорость обучения за счет устранения необходимости обратного распространения ошибки
    • Возможность тренироваться без каких-либо ярлыков
    • Надежность и калибровка в дополнение к точности
  7. Mixup uses lambda = 0.25 for image A and one minus lambda for image B. What target weights follow?
    • 25% A and 75% B
    • 75% A and 25% B
    • 50% each regardless of lambda
    • 100% A because it is listed first
  8. A CutMix patch replaces 20% of image A’s pixel area with image B. What label weights does the stated area rule use?
    • 20% A and 80% B
    • 100% B for any patch
    • 80% A and 20% B
    • 50% each for all rectangles