Câu đố về mạng lưới thần kinh chuyển đổi

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. Công việc chính của bộ lọc (kernel) trong CNN là gì?
   • Để lưu trữ nhãn phân loại cuối cùng
   • Để xáo trộn ngẫu nhiên các pixel trước khi huấn luyện
   • Để trượt qua hình ảnh và phát hiện một mẫu hình ảnh cụ thể
   • Để chuyển đổi hình ảnh thành âm thanh
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. Trong một CNN sâu, các tính năng thường thay đổi như thế nào từ lớp đầu sang lớp sau?
   • Từ toàn bộ đối tượng đến các pixel đơn lẻ
   • Chúng giống hệt nhau ở mọi lớp
   • Chỉ từ văn bản đến số
   • Từ các cạnh và màu sắc đơn giản đến các bộ phận phức tạp như mắt hay bánh xe
5. Which named CNN is associated with the influential 2012 ImageNet classification result?
   • AlexNet
   • ResNet
   • Vision Transformer
   • SqueezeNet
6. Hoạt động số nào xảy ra khi áp dụng bộ lọc cho một phần của hình ảnh?
   • Các pixel được sắp xếp từ tối nhất đến sáng nhất
   • Bản vá bị xóa khỏi hình ảnh
   • Mỗi trọng số được nhân với pixel chồng chéo của nó và các sản phẩm được tính tổng
   • Các pixel được chuyển thành chữ cái
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