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

Bài kiểm tra tăng cường Mixup và CutMix

Kiểm tra các nhãn và đầu vào được pha trộn, các miếng vá CutMix hình chữ nhật, trọng lượng khu vực, lấy mẫu Beta và tỷ lệ mục tiêu bằng số cho cả hai phương pháp.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanTăng cường Mixup và Cutmix
Câu hỏi 1 của 8

Mixup tạo một ví dụ đào tạo mới như thế nào?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

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

  1. Mixup tạo một ví dụ đào tạo mới như thế nào?
    • Bằng cách xoay một hình ảnh và giữ nhãn của nó
    • Bằng cách cắt một hình vuông ngẫu nhiên và loại bỏ nó
    • Bằng cách chuyển đổi hình ảnh sang thang độ xám
    • Bằng cách nội suy tuyến tính hai hình ảnh và nhãn của chúng bằng lambda trọng số
  2. Sự khác biệt cốt lõi giữa CutMix và Mixup là gì?
    • CutMix chỉ sử dụng một hình ảnh trong khi Mixup sử dụng hai hình ảnh
    • CutMix dán một miếng vá hình chữ nhật từ hình ảnh này sang hình ảnh khác thay vì trộn các pixel ở mọi nơi
    • CutMix chỉ thay đổi nhãn và không bao giờ thay đổi hình ảnh
    • CutMix chỉ áp dụng cho dữ liệu văn bản
  3. Trong CutMix, trọng lượng trộn (lambda) cho nhãn được xác định như thế nào?
    • Nó luôn được cố định ở mức 0,5
    • Bằng độ sáng của hình ảnh sáng hơn
    • Theo tỷ lệ diện tích pixel, mỗi hình ảnh đóng góp
    • Ngẫu nhiên, không liên quan đến hình ảnh
  4. Ngoài hình ảnh đầu vào, Mixup và CutMix còn sửa đổi gì nữa?
    • Nhãn, biến nó thành mục tiêu hỗn hợp mềm
    • Tốc độ học tập của trình tối ưu hóa
    • Số lớp trong mạng
    • Kích thước lô
  5. Phân phối nào thường được sử dụng để lấy mẫu hệ số trộn lambda?
    • Phân bố đồng đều trên số nguyên
    • Phân phối beta
    • Phân bố Poisson
    • Phân phối Bernoulli với p cố định tại 1
  6. Lợi ích đã được ghi nhận của việc tăng cường trộn này được cải thiện:
    • Nén tệp mô hình được đào tạo
    • Tốc độ đào tạo bằng cách loại bỏ nhu cầu lan truyền ngược
    • Khả năng đào tạo mà không có nhãn
    • Độ bền và hiệu chuẩn bên cạnh độ chính xác
  7. Mixup uses lambda = 0.25 for image A and one minus lambda for image B. What target weights follow?
    • 25% A and 75% B
    • 75% A and 25% B
    • 50% each regardless of lambda
    • 100% A because it is listed first
  8. A CutMix patch replaces 20% of image A’s pixel area with image B. What label weights does the stated area rule use?
    • 20% A and 80% B
    • 100% B for any patch
    • 80% A and 20% B
    • 50% each for all rectangles