¿Qué son los filtros (kernels) en una red neuronal convolucional?
Redes neuronales convolucionales (CNN)

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William Serrano
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12 questions
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
Matrices usadas para ajustar los pesos de las capas completamente conectadas
Herramientas para reducir el tamaño de la imagen de entrada
Matrices que extraen características de una imagen aplicando convoluciones
Funciones que normalizan los valores de activación de las capas
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Qué efecto tiene la capa de batch normalization en una red neuronal?
Disminuye el número de filtros en las capas convolucionales
Aumenta la dimensionalidad de las entradas
Acelera el entrenamiento y estabiliza la distribución de activaciones
Aumenta el número de neuronas en el modelo totalmente conectado
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Cuándo es útil aplicar Dropout en una CNN?
Para incrementar la velocidad del entrenamiento
Para reducir el riesgo de sobreajuste (overfitting)
Para normalizar las activaciones entre las capas
Para mejorar el rendimiento de inferencia en datos de prueba
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Qué diferencia hay entre Max Pooling y Average Pooling?
Max Pooling selecciona el valor más alto de una región, Average Pooling calcula el valor promedio
Max Pooling reduce el número de canales, Average Pooling los aumenta
Max Pooling se utiliza solo en redes densas, Average Pooling solo en CNN
No hay ninguna diferencia
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Qué problema ayuda a resolver la técnica de batch normalization en redes profundas?
La activación de las neuronas en las últimas capas
La desaparición y explosión de gradientes
La reducción del número de parámetros
La generación de nuevas características
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Qué hace el "padding" en las capas convolucionales?
Reduce el número de filtros utilizados
Reduce la cantidad de parámetros
Agrega valores adicionales alrededor de los bordes de la entrada para mantener las dimensiones
Aumenta el número de canales
7.
MULTIPLE SELECT QUESTION
3 mins • 1 pt
¿Cuál es una de las principales ventajas de utilizar Transfer Learning? (2 correctas)
Permite entrenar redes profundas desde cero más rápido
Permite utilizar modelos preentrenados para evitar entrenar desde cero
Aumenta el tamaño de la red
Reduce el tamaño del conjunto de entrenamiento necesario
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