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HO - 39 Crea una red neuronal con Tensorflow y Keras

Total questions: 20

Worksheet time: 3mins

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1.

¿Qué aplicación crítica se plantea en el caso del documento?

a)

Reconocer rostros en fotos

b)

Reconocer dígitos escritos a mano

c)

Traducir textos en línea

d)

Clasificar documentos PDF

2.

¿Qué librería se usa junto con TensorFlow en este ejercicio?

a)

Pandas

b)

Keras

c)

PyTorch

d)

NLTK

3.

¿Qué función tiene una función de activación en una red neuronal?

a)

Reducir el tamaño de los datos

b)

Introducir no linealidad

c)

Eliminar outliers

d)

Mejorar la visualización

4.

¿Qué problema ayuda a resolver ReLU?

a)

Falta de etiquetas

b)

Desvanecimiento del gradiente

c)

Sobreajuste

d)

Baja precisión

5.

¿Dónde se usa típicamente ReLU en una red neuronal?

a)

En capas de salida

b)

En capas ocultas

c)

En la entrada

d)

En la normalización

6.

¿Qué función se usa en la salida para problemas multiclase?

a)

ReLU

b)

Sigmoid

c)

Softmax

d)

Linear

7.

¿Qué transforma la función Softmax?

a)

Pesos en matrices

b)

Salidas en probabilidades

c)

Datos en vectores

d)

Neuronas en capas

8.

¿Qué función convierte la salida en valores entre 0 y 1?

a)

Sigmoid

b)

ReLU

c)

Softmax

d)

Linear

9.

¿Qué es un optimizador en una red neuronal?

a)

Un compilador

b)

Algoritmo que ajusta los pesos para minimizar la pérdida

c)

Un generador de gráficos

d)

Una librería externa

10.

¿Qué tamaño tiene el input_shape en el ejemplo del documento?

a)

256

b)

512

c)

784

d)

1024

11.

¿Qué tamaño de imagen corresponde al input_shape=(784,)?

a)

14x14

b)

20x20

c)

28x28

d)

32x32

12.

¿Qué librería se usa para el primer caso de clasificación de dígitos?

a)

TensorFlow

b)

Scikit-Learn

c)

PyTorch

d)

NumPy

13.

¿Cuántas capas ocultas se usan en el modelo creado con Scikit-Learn?

a)

1

b)

2

c)

3

d)

4

14.

Con cuántas neuronas se define la primera capa oculta del modelo?

a)

25

b)

50

c)

100

d)

64

15.

¿Cuántas neuronas tiene la segunda capa oculta?

a)

10

b)

25

c)

50

d)

100

16.

¿Cuántas neuronas se usan en la tercera capa oculta?

a)

10

b)

25

c)

50

d)

100

17.

¿Qué se grafica en el Paso 6 del documento?

a)

Evolución de la precisión

b)

Reducción del error

c)

Matriz de confusión

d)

Curva ROC

18.

¿Qué se hace en el Paso 7?

a)

Entrenar otra red

b)

Probar con 5 dígitos aleatorios

c)

Hacer predicciones en todo el dataset

d)

Calcular el tiempo de entrenamiento

19.

¿Qué mide el MSE en el Paso 8?

a)

Margen de error

b)

Exactitud

c)

Cantidad de datos

d)

Número de neuronas

20.

¿Qué métrica se usa en el Paso 9 para medir el rendimiento global del modelo?

a)

MSE

b)

Precisión (accuracy)

c)

Recall

d)

F1-score