Лекция 10. VGG-16 и VGG-19. Стилизация изображений

Poll

Сколько дополнительных ресурсов (книги, статьи) Вы исследовали по нейронным сетям?

• Много

• Несколько

• Пока нисколько, но планирую

• Не планирую исследовать, достаточно лекционного материала

Multiple Choice

Сколько выходных нейронов имеет VGG и почему?

• 256 — для обработки цветовых каналов

• 512 — по числу фильтров в последнем слое

• 1000 — по количеству классов ImageNet

• 4096 — как в скрытых полносвязных слоях

Multiple Choice

Какие веса используются по умолчанию в VGG16 при weights="imagenet"?

• Случайно инициализированные

• Предобученные на ImageNet

• Веса, сохранённые локально

• Веса, дообученные на CIFAR-10

Multiple Choice

На какие две независимые оценки разделяется общий критерий качества?

• Соответствие исходному изображению + стилизация

• Яркость + контрастность

• Разрешение + цветовая гамма

• Текстура + форма объектов

Multiple Choice

Почему для оценки контента используют именно глубокие слои CNN?

• Они лучше сохраняют цветовые характеристики

• Они содержат более абстрактные и семантически значимые признаки

• Они имеют меньшую размерность

• Они быстрее вычисляются

Multiple Choice

Почему для анализа стиля важно рассматривать несколько слоев CNN?

• Чтобы уменьшить время вычислений

• Стиль проявляется на разных уровнях абстракции

• Для увеличения значения функции потерь

• Это требование алгоритма градиентного спуска

Multiple Choice

Какой формат изображений требуется для работы с VGG19 в данном алгоритме?

• 150×150 в grayscale

• 256×256 в RGB

• 224×224 в RGB

• Любого размера в BGR

Multiple Choice

Какая активация обычно используется на последнем слое классификатора?

• sigmoid

• softmax

• linear

• tanh

Multiple Choice

Почему устанавливается layer.trainable = False для всех слоев модели?

• Чтобы уменьшить время загрузки модели

• Чтобы сохранить предобученные веса неизменными

• Для ускорения работы модели

• Чтобы случайно не изменить архитектуру

Multiple Choice

Почему в style loss используется именно матрица Грама?

• Она проще в вычислении

• Она характеризует корреляции между признаками

• Она требует меньше памяти

• Она лучше работает с цветами

Multiple Choice

Как определяется лучшее стилизованное изображение?

• По максимальному значению функции потерь

• По количеству итераций

• По минимальному значению функции потерь

• По времени обработки

Poll

Какой вопрос Вы могли бы задать после окончания лекции по стилизации изображений?

• "А можно проще?"

• "А зачем это вообще нужно?"

• "А когда уже домой?"

• "А вы уверены, что у нас это тоже будет работать?"