Darboğaz Mimarileri Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. ResNet darboğaz bloğunda ilk 1x1 evrişimin rolü nedir?
   • 3x3 evrişimden önce kanal sayısını azaltmak için
   • Uzamsal çözünürlüğü artırmak için
   • Son sınıflandırmayı uygulamak için
   • Düzenleme amacıyla gürültü eklemek için
2. Bir darboğaz derin ağların hesaplamasını neden daha ucuz hale getirir?
   • Tüm aktivasyonları kaldırır
   • Daha az kanalda pahalı işlemler gerçekleştirir
   • Her yerde daha büyük çekirdekler kullanır
   • Geri yayılımı atlar
3. Bir otomatik kodlayıcıda darboğaz katmanı öncelikle şunları belirler:
   • Optimize edici seçimi
   • Resim dosyası formatı
   • Giriş ne kadar sıkıştırılır
   • Toplu iş boyutu
4. MobileNetV2 darboğaz fikrinin hangi versiyonunu kullanıyor?
   • Saf havuzlama darboğazı
   • Tekrarlayan darboğaz
   • Kesinlikle darboğaz yok
   • Tersine çevrilmiş artık darboğaz (genişletin, sonra daralın)
5. LoRA darboğaz ilkelerini büyük dil modellerine nasıl uygular?
   • Ağırlık güncellemelerine eğitilebilir düşük dereceli (dar) bir darboğaz ekleyerek
   • Dikkat katmanlarını silerek
   • Tüm ağırlıkları ikiye katlayarak
   • 1 bit'e nicemlenerek
6. Tipik bir ResNet darboğaz bloğu hangi kanal modelini takip eder?
   • Geniş, geniş, geniş
   • Azaltın, işleyin, geri yükleyin (örn. 256'dan 64'e 256'ya)
   • Dar, geniş, dar
   • Katman başına rastgele
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