Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень

Тест «Згортки, що розділяються по глибині».

Застосуйте розподіл по глибині та по точках, порівняйте витрати на згортку, обчисліть невеликий приклад і розпізнайте ефективний дизайн мобільної моделі.

Пов'язані напрямні шляхиЗгортки, що розділяються по глибині
Питання 1 з 8

На які два кроки згортка, що розділяється по глибині, розбиває стандартну згортку?

Перегляньте кожне запитання8 запитання

Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.

  1. На які два кроки згортка, що розділяється по глибині, розбиває стандартну згортку?
    • Крок об’єднання, за яким слідує крок нормалізації
    • Дві складені згортки 3x3 з ReLU між ними
    • Глибинний просторовий фільтр на канал, потім 1x1 поточкове міксування каналів
    • Згортка кодера та деконволюція декодера
  2. Як обробляються вхідні канали на етапі глибини?
    • Кожен канал фільтрується незалежно за допомогою власного ядра
    • Усі канали спочатку підсумовуються
    • Перед фільтрацією канали перемішуються у випадковому порядку
    • Згорнутий тільки перший канал
  3. For many output channels, what operation-count reduction does the guide associate with a 3×3 depthwise separable convolution?
    • Приблизно в 2 рази менше
    • Приблизно в 100 разів менше
    • Він використовує більше обчислень, а не менше
    • Приблизно у 8-9 разів менше
  4. Яка роль поточкової (1x1) згортки в цій конструкції?
    • Для зменшення просторової роздільної здатності
    • Для об’єднання інформації між каналами в кожному місці
    • Для додавання позиційних кодувань
    • Щоб видалити упереджені умови
  5. Яка відома архітектура популяризувала роздільні згортки по глибині для мобільних пристроїв?
    • MobileNet
    • 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