引导式测验 · 中等 等级

深度可分离卷积测验

应用深度和逐点分割，比较卷积成本，计算一个小示例，并识别高效的移动模型设计。

相关引导路径深度可分离卷积
问题 1 的 8

深度可分离卷积将标准卷积分为哪两个步骤？

预览每个问题8 问题

当您参加测验时，就会出现答案和解释。

  1. 深度可分离卷积将标准卷积分为哪两个步骤？
    • 池化步骤后跟标准化步骤
    • 两个堆叠的 3x3 卷积，它们之间有一个 ReLU
    • 每个通道一个深度空间滤波器，然后是 1x1 逐点通道混合
    • 编码器卷积和解码器反卷积
  2. 在深度步骤中，如何处理输入通道？
    • 每个通道都使用自己的内核独立过滤
    • 首先将所有通道汇总在一起
    • 过滤前通道会随机打乱
    • 仅对第一个通道进行卷积
  3. 对于许多输出通道，指南将 3×3 深度可分离卷积与多少操作次数减少相关联？
    • 大约减少2倍
    • 大约减少100倍
    • 它使用更多的计算，而不是更少
    • 大约减少8至9倍
  4. 在此设计中，逐点 (1x1) 卷积的作用是什么？
    • 对空间分辨率进行下采样
    • 整合每个地点的跨渠道信息
    • 添加位置编码
    • 删除偏置项
  5. 哪个著名的架构在移动设备上普及了深度可分离卷积？
    • 移动网络
    • 残差网络
    • 亚历克斯网
    • 长短期记忆网络
  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