Questão de Inteligencia Artificial
Uma rede convolucional é composta por diversas camadas convolucionais e pode conter camadas densas em sua saída. O que é aprendido por cada camada convolucional (mapas de recursos) nessas redes?
A
De forma distinta das redes densas, as camadas convolucionais aprendem a mapear, de forma direta, as imagens em suas respectivas classes.
B
Os mapas (kernels) irão aprender a extrair padrões específicos de suas entradas, de tal maneira que cada mapa responda de forma distinta a um dado padrão recebido.
C
De forma distinta das redes densas, as camadas convolucionais possuem pesos fixos definidos pelo especialista do domínio. Na prática, essas camadas irão executar filtros amplamente utilizados em processamento de imagens.
D
Os mapas (kernels) irão aprender a extrair protótipos dos dados de entrada, ou seja, cada neurônio em uma camada convolucional irá representar um protótipo do agrupamento associado a este neurônio.
E
Os mapas de recursos são responsáveis pela extração das similaridades entre imagens distintas que alimentam a rede, logo, esses mapas aprendem funções de similaridade.
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