引导式测验 · 中等 等级

空间变压器网络测验

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问题 1 的 8

空间变换网络为神经网络添加了什么功能？

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当您参加测验时，就会出现答案和解释。

  1. 空间变换网络为神经网络添加了什么功能？
    • 学习输入的几何变换的能力，例如旋转和缩放
    • 无损压缩图像的能力
    • 生成文本标题的能力
    • 能够消除音频中的所有噪音
  2. 空间变换器模块由哪三个组件组成？
    • 编码器、解码器和鉴别器
    • 定位网络、网格生成器和采样器
    • 卷积、池化和 softmax
    • 嵌入、注意力和前馈
  3. 为什么空间变换网络可以用普通的反向传播来训练？
    • 因为它不使用参数
    • 因为它只在推理时运行
    • 因为每一步，包括双线性采样，都是可微分的
    • 因为它是经过强化学习训练的
  4. 定位网络通常为仿射变换输出什么？
    • 单一置信度分数
    • 边界框列表
    • 分割掩模
    • 参数的 2x3 变换矩阵
  5. 为什么标准 CNN 对空间变化仅具有弱不变性，从而激发了 STN？
    • 他们主要依靠池化来实现有限的空间容忍度
    • 他们从不使用卷积
    • 他们无法处理大于 28x28 的图像
    • 他们需要对每个图像进行标记转换
  6. 哪种应用程序最适合 Spatial Transformer Network？
    • 对数据库中的数字进行排序
    • 识别前拉直倾斜或弯曲的文本
    • 压缩视频文件
    • 生成随机噪声
  7. What does the grid generator do in a spatial transformer?
    • Assigns a class label to every image pixel
    • Measures the confidence of each object detection
    • Maps output pixel locations back to source-image coordinates using predicted transform parameters
    • Changes the neural network’s vocabulary
  8. What interpolation method does the spatial transformer sampler use?
    • 集束搜索
    • Nearest-neighbor word matching
    • Fourier phase rotation only
    • 双线性插值