Hiba CHERIF EP KARMOUSSI
Tableau de bord Mes cours Fondamentaux du Deep learning. Evaluation en ligne (EvaL) Test Evaluation #1
Commenc le jeudi 11 novembre 2021, 20:06
tat Termin
Termin le jeudi 11 novembre 2021, 20:31
Temps mis 24 min 57 s
Note 15,00 sur 20,00 (75%)
Question 1
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
To which of these tasks would you apply a many-to-one RNN architecture? (Check all that apply).
A. Sentiment classication (input a piece of text and output a 0/1 to denote positive or negative sentiment)
B. Machine Translation (input a piece of text and the output is a translated text)
Les r ponses correctes sont :
Sentiment classication (input a piece of text and output a 0/1 to denote positive or negative sentiment), Gender recognition from speech
Question 2
Partiellement correct
Note de 0,50 sur 1,00
Consider this RNN: This specic type of architecture is appropriate when:
A. T = Ty
x
B. T = T =1
x
y
C. T < T
y
x
D. T > T
y
x
La r ponse correcte est :
T = Ty
x
Question 3
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
You have nished training a language model RNN and are using it to sample random sentences, as follows:
What are you doing at each time step t:
A.
B.
(1) Use the probabilities given by the RNN to sample a word for the time step
, (2) the ground truth word from the training set is passed to the next
step t+1.
(1) The highest probability word of the time step t as
is picked from output probabilities, (2) the ground truth word from the training set is passed
to the next step t+1.
La r ponse correcte est :
(1) Randomly sample a chosen word according to the given output probabilties of the RNN for the time step , (2) the selected word is passed to the next step t+1.
Question 4
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
Which of these is the most likely cause of problems for RNNs:
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A. Exploding gradients.
B. Vanishing gradients.
Les r ponses correctes sont :
Exploding gradients.,
Vanishing gradients.,
Dicult to process longer sequences.
Question 5
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
The Gated Recurrent Units (GRU) helps avoiding vanishing/exploding gradients
Where:
Check all that apply.
A. The nal output state h is a combination of h and (W x +U (r h )+b ) via z and it is the representation of the hidden state h
h t
h t
t1
t1
t
t
h
h
t -1
B. Ce choix a t supprim apr s le d but de la tentative
C. Ce choix a t supprim apr s le d but de la tentative
D. The nal output state h is a combination of h and (W x +U (r h )+b ) via z and it is the representation of the input x
t
h t
h t
t1
t1
t
t
h
h
Les r ponses correctes sont :
The nal output state h is a combination of h and (W x +U (r h )+b ) via z and it is the representation of the input x ,
t
h t
h t
t1
t1
t
t
h
h
The reset gate r is used to decide how much of the past information to forget.
t
Question 6
Non r pondue
Not sur 1,00
We talked about parameter sharing as a benet of using convolutional networks. Which of the following statements about parameter sharing in ConvNets
are true? (Check all that apply.)
A.
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It allows a feature detector to be used in multiple locations throughout the whole input image/input volume.
B. It reduces the total number of parameters
C. It allows parameters learned for one task to be shared even for a dierent task.
D.
It allows gradient descent to set many of the parameters to zero
Les r ponses correctes sont :
It reduces the total number of parameters,
It allows a feature detector to be used in multiple locations throughout the whole input image/input volume.
Question 7
Incorrect
Note de 0,00 sur 1,00
Which of the following do you typically see in a ConvNet? (Check all that apply.)
A. Fully-Connected layers in the rst few layers
B. Multiple CONV layers followed by a POOLING layer.
C. Fully-Connected layers in the last few layers.
D.
Multiple POOLING layers followed by a CONV layer.
Les r ponses correctes sont :
Multiple CONV layers followed by a POOLING layer.,
Fully-Connected layers in the last few layers.
Question 8
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
In order to be able to build very deep networks, we usually only use pooling layers to downsize the height/width of the activation volumes while convolutions
are used with valid padding. Otherwise, we would downsize the input of the model too quickly.
A. True
B. False
La r ponse correcte est :
False
Question 9
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
Suppose you have an input volume of dimension 64x64x32. How many parameters would a single 1x1 convolutional lter have (including the bias)?
A. Ce choix a t supprim apr s le d but de la tentative
B. Ce choix a t supprim apr s le d but de la tentative
C. 33
D. 4097
La r ponse correcte est :
33
Question 10
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
You have an input volume that is 15x15x8, and pad it using pad=2. What is the dimension of the resulting volume (after padding)?
A. 17x17x16
B. 19x19x16
C. 17x17x8
D. 19x19x8
La r ponse correcte est :
19x19x8
Question 11
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
Which of these statements about mini-batch gradient descent do you agree with?
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A.
You should implement mini-batch gradient descent with an explicit for-loop over dierent mini-batches, so that the algorithm processes mini-batches at each
iteration.
B. Training one epoch (one pass through the training set) using mini-batch gradient descent is faster than training one epoch using batch
C. One iteration of mini-batch gradient descent (computing on a single mini-batch) is faster than one iteration of batch gradient descent.
D. Ce choix a t supprim apr s le d but de la tentative
Les r ponses correctes sont :
You should implement mini-batch gradient descent with an explicit for-loop over dierent mini-batches, so that the algorithm processes mini-batches at each iteration., One
iteration of mini-batch gradient descent (computing on a single mini-batch) is faster than one iteration of batch gradient descent.
Question 12
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
A. Ce choix a t supprim apr s le d but de la tentative
B. Vrai
C. Faux
D. Ce choix a t supprim apr s le d but de la tentative
La r ponse correcte est :
Faux
Question 13
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
A.
16384
B. 1024
C. 1025
D. 16385
La r ponse correcte est :
16385
Question 14
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
A. Il r duit le nombre total de param tres, r duisant ainsi le sur-apprentissage
B.
Il permet de partager les param tres appris pour une t che pour di rente applications (apprentissage par transfert).
Les r ponses correctes sont :
Il r duit le nombre total de param tres, r duisant ainsi le sur-apprentissage,
Il permet d'utiliser un d tecteur de caract ristiques plusieurs endroits sur l'ensemble de l'image d'entr e/du volume d'entr e.
Question 15
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
La segmentation s mantique est :
A. La t che qui consiste produire une tiquette pour chaque pixel de limage.
B. La t che qui consiste g n rer des cadres de d limitation pour les objets composants l'image.
C. La t che qui consiste tiqueter toutes les r gions de limage.
D. La t che qui consiste attribuer une cat gorie chaque image dentr e
Les r ponses correctes sont :
La t che qui consiste produire une tiquette pour chaque pixel de limage.,
La t che qui consiste tiqueter toutes les r gions de limage.
Question 16
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
La v rication faciale consiste comparer une nouvelle image avec le visage d'une personne, tandis que la reconnaissance faciale n cessite de comparer une
nouvelle image avec les visages de K personnes.
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A. Faux
B. Vrai
C. Ce choix a t supprim apr s le d but de la tentative
D. Ce choix a t supprim apr s le d but de la tentative
La r ponse correcte est :
Vrai
Question 17
Incorrect
Note de 0,00 sur 1,00
Vous entra nez un ConvNet sur un ensemble de donn es avec 100 classes di rentes. Vous vous demandez si vous pouvez trouver une unit cach e qui r agit
fortement aux images de chats. (C'est- -dire un neurone de sorte que, de toutes les images d'entr e/d'entra nement qui activent fortement ce neurone.) Vous
tes plus susceptible de trouver cette unit dans la couche 4 du r seau que dans la couche 1.
A. Vrai
B. Faux
C. Ce choix a t supprim apr s le d but de la tentative
La r ponse correcte est :
Vrai
Question 18
Partiellement correct
Note de 0,50 sur 1,00
Les principaux types d'algorithme de reconnaissance d'objet sont:
A. Classication d'image
B. D tection
C. D tection de sc ne
D. Classication avec localisation
Les r ponses correctes sont :
Classication d'image,
Classication avec localisation,
D tection
Question 19
Correct
Note de 1,00 sur 1,00
La fonction d'activation la plus appropri e pour les couches cach es et la couche sup rieure sont :
A. Softmax
B. ReLu
C. Sigmoid
D. Tanh
Les r ponses correctes sont :
ReLu,
Softmax
Question 20
Incorrect
Note de 0,00 sur 1,00
Lorsqu'un ensemble de donn es ENTIER est transmis vers l'avant et vers l'arri re via le r seau de neurones UNE SEULE FOIS.
A. Une it ration
B. Une "epoch"
C. Un batch
La r ponse correcte est :
Un batch
Table de mati res
Aller &
Test Evaluation #2