Лекция 9. Сверточные нейронные сети

Poll

Насколько хорошо Вы отдохнули перед лекцией?

• Очень хорошо

• Достаточно хорошо

• Удовлетворительно

• Плохо

Multiple Choice

Что характерно для весовых коэффициентов в пределах одной группы нейронов сверточного слоя?

• Они случайные

• Они одинаковые

• Они увеличиваются с каждым шагом

• Они уменьшаются к краям изображения

Multiple Choice

Сколько параметров будет у n групп нейронов с окном 3×3?

• $$3\cdot n$$

• $$9\cdot n$$

• $$10\cdot n$$

• $$12\cdot n$$

Multiple Choice

Что фильтр с весовыми коэффициентами выделяет на изображении?

• Цветовые гаммы

• Размеры объектов

• Характерные участки в соответствии с конфигурацией весов

• Только центральную часть изображения

Multiple Choice

Что происходит с вычисленными картами признаков разных цветовых компонент?

• Перемножаются

• Вычитаются

• Складываются

• Делятся

Multiple Choice

Какой размер карты признаков получится для изображения 7×7 с ядром 3×3, padding=1 и stride=1?

• $$5\times5$$

• $$7\times7$$

• $$9\times9$$

• $$11\times11$$

Multiple Choice

Какое преимущество дает использование MaxPooling перед другими методами pooling?

• Сохраняет средние значения признаков

• Лучше выделяет границы объектов

• Сохраняет наиболее выраженные признаки

• Уменьшает время вычислений

Multiple Choice

Как называется многомерный массив данных, представляющий выходные значения слоя?

• Вектор

• Матрица

• Тензор

• Список

Multiple Choice

Что означает параметр padding='same' в Conv2D?

• добавление случайных значений по краям

• сохранение исходного размера изображения

• уменьшение размера изображения вдвое

• автоматический подбор размера padding

Multiple Choice

Какие слои нужно импортировать для реализации архитектуры CNN?

• только Conv2D и MaxPooling2D

• только Dense и Flatten

• Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten

• все слои из tensorflow.keras.layers

Multiple Choice

Какая функция потерь используется для обучения сети?

• $$binary_-crossentropy$$

• $$categorical_-crossentropy$$

• $$mse$$

• $$mae$$

Poll

Что представляют студенты, когда слышат $$MaxPooling$$ ?

• Бассейн с макси-баром

• Свою жизнь, где остались только "максимально важные" моменты (кофе, еда, сон)

• Спортивный зал для тензоров

• Тайное общество нейронов