Evrişimsel Sinir Ağları Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. CNN'deki bir filtrenin (çekirdeğin) ana işi nedir?
   • Son sınıflandırma etiketini saklamak için
   • Eğitimden önce pikselleri rastgele karıştırmak için
   • Görüntü boyunca kaydırmak ve belirli bir görsel modeli algılamak için
   • Görüntüyü sese dönüştürmek için
2. How does spatial kernel sharing reduce parameter requirements compared with learning a separate kernel at every image location?
   • The same learned kernel weights are reused across locations
   • All input pixels are deleted
   • Every layer must use only grayscale data
   • The model avoids all training
3. What does a spatial pooling layer commonly do to a CNN feature map?
   • Assign a final label to every object
   • Reduce its spatial resolution
   • Guarantee invariance to every possible image shift
   • Always increase the number of input channels
4. Derin bir CNN'de özellikler genellikle ilk katmanlardan sonraki katmanlara nasıl değişir?
   • Bütün nesnelerden tek piksellere
   • Her katmanda aynı kalırlar
   • Yalnızca metinden sayılara
   • Basit kenarlar ve renklerden gözler veya tekerlekler gibi karmaşık parçalara kadar
5. Which named CNN is associated with the influential 2012 ImageNet classification result?
   • AlexNet
   • ResNet
   • Vision Transformer
   • SqueezeNet
6. Görüntünün bir parçasına filtre uygulandığında hangi sayısal işlem gerçekleşir?
   • Pikseller en koyudan en parlaka doğru sıralanır
   • Yama görüntüden silindi
   • Her ağırlık, örtüşen pikseliyle çarpılır ve ürünler toplanır
   • Pikseller harflere dönüştürülür
7. With a 6-by-6 input and 3-by-3 kernel at stride one, no padding, and no dilation, what is the CNN output-grid size?
   • 6 by 6
   • 3 by 3
   • 2 by 2
   • 4 by 4
8. In dense ungrouped convolution on a three-channel input, which channels does one filter span?
   • Only the first channel by definition
   • All three input channels
   • No input channels because kernels contain only output labels
   • Exactly one channel in every convolution configuration