Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ

Mất tiêu điểm cho bài kiểm tra phát hiện mất cân bằng

Kiểm tra bộ điều biến tổn thất tiêu điểm, mất cân bằng lớp, vai trò của alpha và gamma cũng như các ví dụ được phân loại tốt và cứng khác nhau như thế nào.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanMất tiêu điểm để phát hiện mất cân bằng
Câu hỏi 1 của 8

Vấn đề cốt lõi nào trong việc phát hiện đối tượng một giai đoạn được thiết kế để giải quyết tình trạng mất tiêu điểm?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

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

  1. Vấn đề cốt lõi nào trong việc phát hiện đối tượng một giai đoạn được thiết kế để giải quyết tình trạng mất tiêu điểm?
    • Sự mất cân bằng cực độ giữa các đối tượng tiền cảnh hiếm và nền dễ dàng dồi dào
    • Tốc độ suy luận chậm của máy dò hai giai đoạn
    • Thiếu dữ liệu đào tạo được dán nhãn
    • Trang bị quá mức cho các vật thể lớn
  2. Yếu tố điều biến mà tổn thất tiêu điểm nhân lên trên entropy chéo là gì?
    • nhật ký(p_t)
    • (1 - p_t)^gamma
    • chỉ p_t^2
    • 1/p_t
  3. Điều gì xảy ra với hiện tượng mất tiêu điểm khi gamma tham số lấy nét được đặt thành 0?
    • Nó trở thành lỗi bình phương trung bình
    • Nó bỏ qua tất cả các ví dụ tích cực
    • Nó trở thành entropy chéo thông thường
    • Nó phân kỳ đến vô cùng
  4. Việc tăng gamma có tác dụng gì đối với các ví dụ dễ dàng, được phân loại tốt?
    • Tăng mức đóng góp tổn thất của họ
    • Giữ nguyên sự đóng góp của họ
    • Xóa chúng khỏi tập dữ liệu
    • Ngăn chặn sự đóng góp tổn thất của họ mạnh mẽ hơn
  5. Kiến trúc máy dò nào gây mất tiêu cự?
    • RetinaNet
    • YOLOv1
    • R-CNN nhanh hơn
    • AlexNet
  6. Tham số alpha thường đóng vai trò gì cùng với gamma?
    • Nó thiết lập tốc độ học tập
    • Nó cân bằng trọng số tương đối của các lớp tích cực và tiêu cực
    • Nó kiểm soát độ phân giải hình ảnh
    • Nó xác định số lượng hộp neo
  7. For a hard example with p_t close to zero, what is the focal modulating factor (1 − p_t)^gamma likely to do?
    • Drive the factor to zero
    • Turn the example into a positive label
    • Keep the factor relatively close to one so the example retains substantial loss weight
    • Replace the cross-entropy term with alpha
  8. A dense detector has many easy background locations. What effect does focal loss aim to have on their combined training influence?
    • Increase their count by duplicating them
    • Remove all positive object examples
    • Make every example receive an identical loss
    • Reduce their dominance so training can focus more on sparse hard examples