Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Викторина по пространственным трансформаторным сетям

Ознакомьтесь с приложениями локализации пространственного преобразователя, генерации сетки, дифференцируемой выборки, аффинных параметров и геометрического выравнивания.

Связанные направляющие путиПространственные трансформаторные сети
Вопрос 1 из 8

Какие возможности сеть пространственных преобразователей добавляет к нейронной сети?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Какие возможности сеть пространственных преобразователей добавляет к нейронной сети?
    • Способность изучать геометрические преобразования входных данных, такие как вращение и масштабирование.
    • Возможность сжимать изображения без потерь.
    • Возможность генерировать текстовые подписи.
    • Возможность удалить весь шум из звука
  2. Какие три компонента составляют модуль пространственного преобразователя?
    • Кодер, декодер и дискриминатор
    • Сеть локализации, генератор сетки и сэмплер
    • Свертка, объединение и softmax
    • Внедрение, внимание и прямая связь
  3. Почему сеть пространственных преобразователей можно обучать с помощью обычного обратного распространения ошибки?
    • Потому что он не использует никаких параметров
    • Потому что он работает только во время вывода
    • Потому что каждый шаг, включая билинейную выборку, дифференцируем.
    • Потому что он обучен с помощью обучения с подкреплением
  4. Что обычно выдает сеть локализации при аффинном преобразовании?
    • Единый показатель доверия
    • Список ограничивающих рамок
    • Маска сегментации
    • Матрица преобразования параметров 2x3
  5. Почему стандартные CNN лишь слабо инвариантны к пространственным изменениям, что мотивирует STN?
    • Они полагаются главным образом на объединение ресурсов для ограниченной пространственной толерантности.
    • Они никогда не используют свертки
    • Они не могут обрабатывать изображения размером более 28x28.
    • Они требуют помеченных преобразований для каждого изображения.
  6. Какое приложение естественным образом подходит для сети пространственных трансформаторов?
    • Сортировка чисел в базе данных
    • Выпрямление наклоненного или изогнутого текста перед распознаванием
    • Сжатие видеофайла
    • Генерация случайного шума
  7. What does the grid generator do in a spatial transformer?
    • Assigns a class label to every image pixel
    • Measures the confidence of each object detection
    • Maps output pixel locations back to source-image coordinates using predicted transform parameters
    • Changes the neural network’s vocabulary
  8. What interpolation method does the spatial transformer sampler use?
    • Поиск луча
    • Nearest-neighbor word matching
    • Fourier phase rotation only
    • Билинейная интерполяция