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Quiz sur les Réseaux de Neurones Convolutifs

Total questions: 11

Worksheet time: 6mins

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Class
Date
1.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones convolutifs ?

a)

Un type de réseau neuronal pour les images

b)

Un type de réseau pour le son

c)

Un type de réseau pour le texte

d)

Un type de réseau pour les chiffres

2.

Quel est le rôle de la convolution dans un CNN ?

a)

Réduire le bruit sonore

b)

Augmenter la taille des images

c)

Filtrer les images

d)

Ajouter des couleurs

3.

Quel est le but du pooling dans un CNN ?

a)

Changer les couleurs

b)

Réduire la dimensionnalité

c)

Augmenter la taille des images

d)

Ajouter des détails

4.

Quel type de pooling prend la valeur maximale d'une région ?

a)

Max-Pooling

b)

Average-Pooling

c)

Sum-Pooling

d)

Min-Pooling

5.

Qu'est-ce que la normalisation des images ?

a)

Réduire le bruit sonore

b)

Augmenter la taille des images

c)

Changer la couleur des images

d)

Ajuster les valeurs des pixels

6.

Pourquoi les CNN ont-ils besoin de beaucoup de données ?

a)

Pour bien apprendre

b)

Pour être plus rapides

c)

Pour changer les couleurs

d)

Pour réduire le bruit

7.

Qu'est-ce que l'augmentation des données ?

a)

Ajouter des détails

b)

Changer les couleurs

c)

Réduire la taille des images

d)

Créer des variations d'images

8.

Quel est le but de la rétropropagation dans un CNN ?

a)

Mettre à jour les poids

b)

Changer les couleurs

c)

Réduire la taille des images

d)

Ajouter des détails

9.

Qu'est-ce que le sur-apprentissage ?

a)

Modèle qui est trop simple

b)

Modèle qui ne fonctionne pas

c)

Modèle qui apprend trop vite

d)

Modèle qui ne généralise pas bien

10.

Quel est le rôle de la fonction d'activation ReLU ?

a)

Introduire de la non-linéarité

b)

Ajouter des détails

c)

Réduire la taille des images

d)

Changer les couleurs

11.

Quel est le résultat de l'application d'un filtre sur une image ?

a)

Une image plus colorée

b)

Une image plus grande

c)

Une carte de caractéristiques

d)

Une image floue