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WorksheetsMoon Project EP_V TensorFlow Community
Total questions: 15
Worksheet time: 6mins
¿Cuándo se cuenta con etiquetas de clase en una proporción significativa de una población que tipo de modelo de clasificación se puede emplear?
Supervisado
No supervisado
Semi Supervisado
Regresión
¿Con cuántas capas convolucionales cuenta la red denominada YOLO empleada para detención de objetos?
1
101
53
19
¿Cuántas neuronas deben colocarse en la última capa de un problema de clasificación multiclase?
Nro de clases
0
1
Binarias o dummies
¿Cuál debería ser la función de activación de la última capa en un problema de clasificación multiclase?
Softmax
RelU
Sigmoid
tanh
¿Cuál de las siguientes funciones de costo se puede usar en un problema de regresión?
(Múltiples respuestas)
MSE
MAE
SSE
Cross-Entropy
La función de activación que se suele utilizar en la mayoría de los casos en la extracción de características de CNN es la ReLu (Unidad lineal rectificada) ¿Qué hace esta?
Convierte todos los valores negativos en 0 y suma todos los positivos
Convierte todos los valores negativos en 0 y mantiene los mismos valores positivos
Linealiza la función
Multiplica todos los valores del array por (-1)
Después de una capa de convolución, una vez que obtiene los mapas de características, es común agregar una capa denominada de submuestreo en las capas de CNN. Similar a la capa convolucional, llamada capa Pooling, ¿esta es responsable de?
Incrementar el tamaño espacial
Disminuir el número de características
Agrupar las características más relevantes
Reducir el tamaño espacial de la entidad convolucionada
¿Beneficios del pooling?
(Múltiples respuestas)
Disminuir el costo computacional
Extraer características dominantes que son invariantes rotacionales y posicionales
Mantiene el entrenamiento efectivo del modelo y controla el sobreajuste
Disminuye el tiempo de entrenamiento
¿Las redes convolucionales que efecto aplican en el tamaño muestral?
Lo mantiene
Lo incrementan
Lo reducen e incrementan la profundidad en características
ninguna de las anteriores
¿La técnica de pooling denominada Max Pooling que efecto tiene en la imagen?
(Múltiples respuestas)
Devuelve el valor máximo de la parte de la imagen cubierta por el Kernel
Actúa como supresor de ruido y descarta la activación ruidosa por completo
Realiza la eliminación de ruido junto con la reducción de dimensionalidad – Ninguna de las anteriores
ninguna de las anteriores
¿Para la extracción de características en una red neuronal se emplean?
Nodos
Entradas
Filtros o kernels
Transformaciones GLM
¿Para crear una red o modelo secuencial qué instrucción debes emplear para importar dicha funcionalidad?
from tensorflow.keras import sequencial
from tensorflow import Sequencial
from tensorflow.keras.models import Sequencial
tensorflow.keras.models import sequencia
¿Con qué instrucción valido la versión de Tensor Flow?
print(tf.__version__)
print(tensorflow.__version__)
print(tf. --version__)
print(tensorflow -- version)
¿El siguiente comando que permite hacer en tu hardware?
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
Activar la GPU -1
Desactivar las GPUs de la máquina
Activar todas las GPUs por defecto de la máquina
ninguna de las anteriores
¿Para qué se emplea la técnica de DATA AUMETATION (DA)?
(Múltiples respuestas)
Aumentar la cantidad de datos
Agregar copias ligeramente modificadas
Actúa como regularizador y ayuda a reducir el overfitting
Aplicar la transformada de Fourier a los datos
