Maswali yanayounganishwa na mwongozo · Kati Kiwango

Maswali ya Usanifu wa Bottleneck

Hukagua upunguzaji wa chaneli, kukokotoa uokoaji, masalio yaliyogeuzwa, masasisho ya kiwango cha chini na kikwazo cha mwelekeo ulioshirikiwa nyuma ya vikwazo.

Njia za mwongozo zinazohusianaUsanifu wa Bottleneck
Swali 1 ya 8

Katika kizuizi cha kizuizi cha ResNet, ni nini jukumu la ubadilishaji wa kwanza wa 1x1?

Hakiki kila swali8 maswali

Majibu na maelezo huonekana unapojibu maswali.

  1. Katika kizuizi cha kizuizi cha ResNet, ni nini jukumu la ubadilishaji wa kwanza wa 1x1?
    • Ili kupunguza idadi ya chaneli kabla ya ubadilishaji wa 3x3
    • Ili kuongeza azimio la anga
    • Ili kutumia uainishaji wa mwisho
    • Kuongeza kelele kwa urekebishaji
  2. Kwa nini kizuizi hufanya mitandao ya kina iwe rahisi kuhesabu?
    • Inaondoa uanzishaji wote
    • Inafanya shughuli za gharama kubwa kwenye chaneli chache
    • Inatumia kokwa kubwa kila mahali
    • Inaruka uenezaji wa nyuma
  3. Katika kisimbaji kiotomatiki, safu ya kizuizi huamua kimsingi:
    • Chaguo la optimizer
    • Muundo wa faili ya picha
    • Kiasi gani cha kuingiza kimebanwa
    • Ukubwa wa kundi
  4. MobileNetV2 hutumia lahaja gani ya wazo la kizuizi?
    • Kikwazo safi cha kuunganisha
    • Kikwazo cha mara kwa mara
    • Hakuna kizuizi hata kidogo
    • Shida iliyogeuzwa ya mabaki (panua kisha kandarasi)
  5. Je, LoRA hutumia vipi kanuni za vikwazo kwa miundo mikubwa ya lugha?
    • Kwa kuingiza kizuizi cha kiwango cha chini (finyu) kinachoweza kufunzwa katika masasisho ya uzito
    • Kwa kufuta tabaka za tahadhari
    • Kwa kuongeza uzito wote mara mbili
    • Kwa kuhesabu hadi 1 kidogo
  6. Kizuizi cha kawaida cha kizuizi cha ResNet kinafuata muundo gani wa kituo?
    • Pana, pana, pana
    • Kupunguza, kuchakata, kurejesha (k.m., 256 hadi 64 hadi 256)
    • Nyembamba, pana, nyembamba
    • Nasibu kwa safu
  7. A ResNet block reduces 256 channels to 64 before its 3×3 convolution. Ignoring the 1×1 layers, what is the 3×3 layer’s approximate multiply-add cost relative to 256 channels?
    • About one-quarter
    • About one-half
    • About one-sixteenth
    • About four times as much
  8. An autoencoder uses a narrow latent code. What constraint does this impose on reconstruction?
    • The encoder must preserve every input pixel exactly
    • The network can no longer use learned weights
    • The decoder must expand the latent code before encoding
    • The decoder must reconstruct the input from a compressed representation