Rehber bağlantılı sınav · Orta Seviye

Derinlemesine Ayrılabilir Evrişimler Testi

Derinlik ve noktasal ayırmayı uygulayın, evrişim maliyetlerini karşılaştırın, küçük bir örnek hesaplayın ve verimli mobil model tasarımını tanıyın.

İlgili kılavuz yollarıDerinlemesine Ayrılabilir Evrişimler
Soru 1 arasında 8

Derinlemesine ayrılabilir bir evrişimin standart bir evrişimi böldüğü iki adım nelerdir?

Her soruyu önizleyin8 sorular

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

  1. Derinlemesine ayrılabilir bir evrişimin standart bir evrişimi böldüğü iki adım nelerdir?
    • Bir havuzlama adımı ve ardından normalizasyon adımı
    • Aralarında bir ReLU bulunan iki yığılmış 3x3 evrişim
    • Kanal başına derinlemesine bir uzamsal filtre, ardından 1x1 noktasal kanal karışımı
    • Kodlayıcı evrişimi ve kod çözücü ters evrişimi
  2. Derinlemesine adımda giriş kanalları nasıl ele alınır?
    • Her kanal kendi çekirdeğiyle bağımsız olarak filtrelenir
    • Önce tüm kanallar bir araya toplanır
    • Filtrelemeden önce kanallar rastgele karıştırılır
    • Yalnızca ilk kanal evrilmiştir
  3. For many output channels, what operation-count reduction does the guide associate with a 3×3 depthwise separable convolution?
    • Yaklaşık 2 kat daha az
    • Yaklaşık 100 kat daha az
    • Daha az değil, daha fazla hesaplama kullanır
    • Yaklaşık 8 ila 9 kat daha az
  4. Bu tasarımda noktasal (1x1) evrişimin rolü nedir?
    • Uzamsal çözünürlüğü alt örneklemek için
    • Her konumdaki kanallar arasındaki bilgileri birleştirmek için
    • Konumsal kodlamalar eklemek için
    • Önyargı terimlerini kaldırmak için
  5. Hangi iyi bilinen mimari, mobil cihazlar için derinlemesine ayrılabilir evrişimleri popüler hale getirdi?
    • MobilNet
    • ResNet
    • AlexNet
    • LSTM
  6. An implementation applies only the depthwise spatial filters and omits the pointwise layer. Which capability is missing from that block?
    • Spatial filtering within each channel
    • Separate kernels for the input channels
    • Learned combination of information across channels
    • Local spatial feature extraction
  7. Using the guide’s formulas with M = 4 input channels and N = 16 outputs, how many multiply-adds per location do standard and separable 3×3 convolutions require?
    • Standard 100; separable 576
    • Standard 576; separable 100
    • Standard 576; separable 36
    • Standard 64; separable 100
  8. In the guide’s cost ratio 1/N + 1/9 for a 3×3 separable convolution, what happens as the output-channel count N becomes very large?
    • The ratio approaches 9
    • The ratio approaches zero
    • The ratio becomes independent of kernel size for every kernel
    • The ratio approaches 1/9