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| ID | 問題 | 章 | 論点 | 種類 | 有効 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #285 | Grad-CAMの利用にモデルの再学習や構造変更は必要? | 畳み込みニューラルネットワーク | 可視化 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #284 | Grad-CAMのクラス別ヒートマップはどう作る? | 畳み込みニューラルネットワーク | 可視化 | 数式 | ○ | 編集 |
| #283 | RoI AlignがRoI Poolingより位置合わせを精密にできる理由は? | 畳み込みニューラルネットワーク | 物体検出 | 用語 | ○ | 編集 |
| #282 | YOLOがone-stage detectorと呼ばれる理由と、標準NMSの役割は? | 畳み込みニューラルネットワーク | 物体検出 | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #281 | Faster R-CNNで候補領域を提案するネットワークは? | 畳み込みニューラルネットワーク | 物体検出 | 用語 | ○ | 編集 |
| #280 | Fast R-CNNはR-CNNをどう高速化する? | 畳み込みニューラルネットワーク | 物体検出 | 即答 | ○ | 編集 |
| #279 | R-CNNが遅い主な理由と、候補領域の生成方法は? | 畳み込みニューラルネットワーク | 物体検出 | 用語 | ○ | 編集 |
| #278 | SegNetのdecoderがencoderから保存して利用するものは? | 畳み込みニューラルネットワーク | セグメンテーション | 即答 | ○ | 編集 |
| #277 | FCNは画像分類CNNの全結合層を何へ変換する? | 畳み込みニューラルネットワーク | セグメンテーション | 即答 | ○ | 編集 |
| #276 | U-Netのencoderとdecoderを結ぶskip connectionは特徴をどう統合する? | 畳み込みニューラルネットワーク | セグメンテーション | 即答 | ○ | 編集 |
| #275 | EfficientNetのcompound scalingは何を同時に調整する? | 畳み込みニューラルネットワーク | CNNアーキテクチャ | 用語 | ○ | 編集 |
| #274 | MobileNetのwidth multiplier αとresolution multiplier ρは何を変える? | 畳み込みニューラルネットワーク | CNNアーキテクチャ | 数式 | ○ | 編集 |
| #273 | DenseNetのgrowth rate kとTransition layerは何を表す? | 畳み込みニューラルネットワーク | CNNアーキテクチャ | 用語 | ○ | 編集 |
| #272 | DenseNetのDense connectionは、特徴を加算するか連結するか? | 畳み込みニューラルネットワーク | CNNアーキテクチャ | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #271 | Residual接続で主経路とshortcutのshapeが異なるときの典型的な対処は? | 畳み込みニューラルネットワーク | CNNアーキテクチャ | PyTorch対応 | ○ | 編集 |
| #270 | ResNet論文のdegradation problemは過学習を意味する? | 畳み込みニューラルネットワーク | CNNアーキテクチャ | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #269 | ResNetの残差ブロックの基本式は? | 畳み込みニューラルネットワーク | CNNアーキテクチャ | 数式 | ○ | 編集 |
| #268 | GoogLeNetのAuxiliary classifierの役割は? | 畳み込みニューラルネットワーク | CNNアーキテクチャ | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #267 | Inceptionモジュールはどのような構造? | 畳み込みニューラルネットワーク | CNNアーキテクチャ | 用語 | ○ | 編集 |
| #266 | VGGの中心的な設計思想は? | 畳み込みニューラルネットワーク | CNNアーキテクチャ | 即答 | ○ | 編集 |