Nederlands
Menu

Basis van machine learning

Een beeld van 28×28 met één kanaal wordt geconvolueerd met een filter van 5×5 (stride 1, geen padding), gevolgd door max-pooling van 2×2 (stride 2). Wat zijn de hoogte en breedte van de uitvoer?

  1. A12×12
  2. B14×14
  3. C24×24
Antwoord en toelichting tonen

Antwoord: A. 12×12

De uitvoergrootte van een convolutie is (N + 2P − F) ÷ S + 1, met N de invoergrootte, F de filtergrootte, P de padding en S de stride. (28 + 0 − 5) ÷ 1 + 1 = 24, dus na de convolutie is de uitvoer 24×24. Max-pooling van 2×2 met stride 2 houdt per gebied van 2×2 alleen het maximum over en halveert zo hoogte en breedte tot 12×12. Pooling heeft geen trainbare parameters; het verkleint de gegevens om rekenwerk te besparen en maakt het netwerk minder gevoelig voor kleine verschuivingen in positie.

Dit onderwerp oefenen Naar de onderwerppagina

Meer vragen over Basis van machine learning

  1. Welke beschrijving van recurrente neurale netwerken (RNN's) en LSTM's is juist?
  2. Welke beschrijving van de self-attention die in de Transformer wordt gebruikt, is juist?
  3. Welke beschrijving van transfer learning, waarbij een model dat op een grote hoeveelheid gegevens is getraind met weinig gegevens voor een andere taak wordt gebruikt, is juist?
  4. Welke beschrijving van modellen die beelden en vergelijkbare gegevens genereren, is juist?
  5. Welke beschrijving van de manier waarop een groot taalmodel (LLM) tekst verwerkt, is juist?