Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ
Bài kiểm tra về mạng ép và kích thích
Kiểm tra các giai đoạn nén và kích thích, cân nhắc lại kênh, kích thước nút cổ chai và bằng chứng đằng sau kiến trúc SE.
Câu hỏi 1 của 8
Bước 'ép' vào khối SE có tác dụng gì?
Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi
Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.
- Bước 'ép' vào khối SE có tác dụng gì?
- Sử dụng tổng hợp trung bình toàn cầu để tóm tắt từng kênh thành một giá trị
- Cắt hình ảnh thành kích thước nhỏ hơn
- Loại bỏ vĩnh viễn các kênh dư thừa
- Áp dụng softmax trên các vị trí không gian
- Bước 'kích thích' đầu ra là gì?
- Một bộ bộ lọc tích chập mới
- Trọng số mỗi kênh nằm trong khoảng từ 0 đến 1
- Hộp giới hạn
- Mặt nạ phân đoạn
- Trọng số kích thích được áp dụng cho bản đồ đối tượng ban đầu như thế nào?
- Đã thêm yếu tố khôn ngoan
- Được nối thành các kênh mới
- Nhân lên theo kênh
- Được sử dụng để che dấu các vùng không gian
- Tại sao kích thích sử dụng nút cổ chai với tỷ lệ giảm (thường là 16)?
- Để tăng số lượng lớp đầu ra
- Để loại bỏ sự cần thiết của các cuộn xoắn
- Để làm cho mạng nông hơn
- Để giữ các tham số đã thêm và tính toán nhỏ
- SENet đã giành chiến thắng trong cuộc thi nào vào năm 2017?
- Thử thách phân loại ImageNet ILSVRC
- Thử thách phát hiện COCO
- Cuộc thi Kaggle Titanic
- Điểm chuẩn GLUE
- Kiến trúc nào sau này nhúng các khối SE để đạt hiệu quả?
- BERT và GPT
- Hiệu quảNet và MobileNetV3
- Word2Vec và GloVe
- WaveNet và Tacotron
- In the excitation step, which activations connect the two fully connected layers in the guide’s SE block?
- Softmax followed by ReLU
- Tanh followed by max pooling
- ReLU followed by sigmoid after the second projection
- GELU followed by layer normalization
- An SE block has C = 256 channels and reduction ratio r = 16. What is the bottleneck width?
- 4 units
- 32 units
- 256 units
- 16 units