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Quiz Interactivo
¡Pon a prueba tus conocimientos!
1
¿Qué problema principal permiten resolver las conexiones residuales en las redes neuronales profundas?
A
Evitan el sobreajuste (overfitting) reduciendo el número de parámetros.
B
Facilitan la optimización al permitir que la red aprenda más fácilmente funciones cercanas a la identidad.
C
Aumentan el tamaño de las imágenes de entrada para mejorar la resolución.
D
Reemplazan completamente las convoluciones por operaciones de pooling.
2
En un bloque ResNet clásico, ¿cómo se adapta la conexión residual cuando el número de filtros de salida es diferente al número de filtros de entrada?
A
Se aplica únicamente una operación de pooling.
B
Se utiliza una convolución 1x1 para ajustar el número de canales.
C
Se duplican los filtros de entrada para coincidir con el número de filtros de salida.
D
Se usa una función de activación adicional antes de la suma.
3
¿Cuál es la diferencia principal entre un bloque ResNet básico y un bloque bottleneck?
A
El bloque bottleneck utiliza menos convoluciones 1x1 que el bloque básico.
B
El bloque bottleneck contiene más convoluciones, pero es más rápido gracias a las convoluciones 1x1.
C
El bloque bottleneck no contiene conexiones residuales.
D
El bloque bottleneck se usa únicamente para redes poco profundas.
4
¿Por qué la función de activación (como ReLU) se aplica después de la suma de la parte residual en un bloque ResNet?
A
Para considerar el bloque completo como una capa independiente con su propia no linealidad.
B
Para normalizar los valores antes de la suma.
C
Para reducir la dimensión de los tensores.
D
Para evitar que la suma sea siempre cero.
5
¿Qué efecto tienen las conexiones residuales en la función de pérdida (loss) durante el entrenamiento, según los estudios?
A
Hacen que la función de pérdida sea más compleja y no convexa.
B
Suavizan la función de pérdida, facilitando así la optimización.
C
Aumentan la tasa de aprendizaje óptima.
D
No modifican la forma de la función de pérdida.
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Puntuación: 0/5