Faltungsneuronale Netze (CNNs): Anwendungen in Bildverarbeitung und Objekterkennung

Question 1

Was ist die primäre Funktion von Faltungs neuronalen Netzen (CNNs) in der Bildverarbeitung?

Accepted Answer

Erkennung räumlicher Muster in Bilddaten

Answer

Vorhersage von Zeitreihen

Answer

Generierung von Textbeschreibungen aus Bildern

Answer

Klassifizierung von Tabellendaten

Question 2

Welche Schicht in einem CNN ist verantwortlich für die Extraktion von Merkmalen aus den Eingabedaten?

Accepted Answer

Faltungsschicht

Answer

Poolingschicht

Answer

Eingabeschicht

Answer

Vollständig verbundene Schicht

Question 3

Welcher Zweck erfüllt eine Poolingschicht in einem CNN?

Accepted Answer

Reduzierung der Dimensionalität und Extraktion dominanter Merkmale

Answer

Erhöhung der Anzahl der trainierbaren Parameter

Answer

Hinzufügen von Nichtlinearität zu den Merkmalen

Question 4

Was ist ein Vorteil der Verwendung von Gewichten gemeinsam nutzenden Filtern in CNNs?

Accepted Answer

Verringerung der Anzahl der zu lernenden Parameter

Answer

Erhöhte Robustheit gegenüber Rauschen

Answer

Verbesserte Modellgenauigkeit

Question 5

Welche der folgenden Anwendungen nutzt CNNs?

Accepted Answer

Bildklassifizierung

Answer

Maschinelle Übersetzung

Answer

Empfehlungsysteme

Answer

Spracherkennung

Question 6

Nennen Sie einen zentralen Vorteil von CNNs gegenüber traditionellen maschinellen Lernansätzen für die Bildverarbeitung.

Accepted Answer

Fähigkeit, räumliche Beziehungen in Bilddaten zu erfassen

Answer

Sind schneller zu trainieren

Answer

Erfordern weniger Trainingsdaten

Question 7

Welche der folgenden Architekturmerkmale von CNNs beeinflussen sich gegenseitig und haben einen erheblichen Einfluss auf ihre Leistung?

Accepted Answer

Tiefe und Breite des Netzwerks

Answer

Art der Pooling-Operation

Answer

Auswahl der Aktivierungsfunktionen

Question 8

Welche Aussage zur Architektur von CNNs ist richtig?

Accepted Answer

Faltungsschichten reduzieren die räumliche Größe der Eingabedaten.

Answer

CNNs nutzen ausschließlich vollständig verbundene Schichten.

Answer

Pooling-Schichten erhöhen die räumliche Größe der Eingabedaten.

Answer

CNNs sind nur für die Bildklassifizierung geeignet.

Question 9

Welche der folgenden Anwendungen ist NICHT für Convolutional Neural Networks (CNNs) geeignet?

Accepted Answer

Sprachverarbeitung

Answer

Bildsegmentierung

Answer

Objekterkennung

Question 10

Welche Schicht in einem CNN extrahiert Merkmale aus den Eingabedaten?

Accepted Answer

Faltungsschicht

Answer

Pooling-Schicht

Answer

Vollständig verbundene Schicht

Answer

Ausgabeschicht

Question 11

Welche Aktivierungsfunktion wird häufig in CNNs verwendet?

Accepted Answer

ReLU

Answer

Softmax

Answer

Tanh

Answer

Sigmoid

Question 12

Was bewirkt die Pooling-Schicht in einem CNN?

Accepted Answer

Reduziert die Raumdimension der Merkmalskarte

Answer

Aktualisiert die Gewichte

Answer

Extraktiert Merkmale

Answer

Ermittelt die Wahrscheinlichkeitsverteilung

Question 13

Welche der folgenden Metriken wird verwendet, um die Leistung eines CNN bei der Bildklassifizierung zu bewerten?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

ROC-AUC

Answer

Mittelwertquadratischer Fehler

Answer

F1-Maß

Question 14

Welcher der folgenden Schritte ist NICHT Teil des Trainings eines CNN?

Accepted Answer

Manuelle Feature-Extraktion

Answer

Datensatzaufbereitung

Answer

Definition einer Verlustfunktion

Question 15

Welche Bibliothek wird häufig für die Implementierung von CNNs verwendet?

Accepted Answer

PyTorch

Answer

Pandas

Answer

NumPy

Answer

scikit-learn

Question 16

Welches Strukturmerkmal zeichnet Convolutional Neural Networks (CNNs) aus?

Accepted Answer

Lokale Verknüpfung und Parameterfreigabe

Answer

Wiederkehrende Verbindungen und Langzeiterinnerung

Answer

Unsupervised Learning und Dimensionsreduzierung

Answer

Vollständige Verknüpfung und gewichtete Summierung

Question 17

Welche Schicht ist das Herzstück von CNNs und für die Merkmalsextraktion verantwortlich?

Accepted Answer

Faltungsschicht

Answer

Pooling-Schicht

Answer

Vollständig verbundene Schicht

Answer

Normalisierungsschicht

Question 18

In welchem Anwendungsbereich werden CNNs typischerweise eingesetzt?

Accepted Answer

Bilderkennung

Answer

Sequenzmodellierung

Answer

Clustering

Answer

Natural Language Processing

Question 19

Welche Verlustfunktion wird häufig für die Bildklassifizierung mit CNNs verwendet?

Accepted Answer

Cross-Entropie-Verlust

Answer

Mittlerer quadratischer Fehler

Answer

Hinge-Verlust

Question 20

Welche Kennzahl wird häufig zur Bewertung der Leistung von CNNs bei der Bilderkennung herangezogen?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC-ROC)

Answer

F1-Score

Answer

Root Mean Squared Error (RMSE)

Question 21

Welches Problem kann durch eine Transferlernstrategie bei CNNs gelöst werden?

Accepted Answer

Nutzung eines vorgelernten Modells als Ausgangspunkt für einen neuen Datensatz

Answer

Lernen neuer Aufgaben ohne vorheriges Training

Answer

Erweiterung der Anzahl der Klassen, die das Modell erkennen kann

Question 22

Welcher Begriff beschreibt die grundlegende Operation einer Faltungsschicht in einem CNN?

Accepted Answer

Durchführung einer Faltungsoperation

Answer

Ausführen einer Pooling-Operation

Answer

Implementieren von Dropout

Answer

Anwenden einer Aktivierungsfunktion

Question 23

Welche häufig verwendete Architektur findet man in CNNs?

Accepted Answer

LeNet-5

Answer

RNN

Answer

SVM

Answer

MLP

Question 24

Welches Element ist in einem CNN für die Extraktion von Bildmerkmalen verantwortlich?

Accepted Answer

Filter (Kernels)

Answer

Aktivierungsfunktion

Answer

Pooling-Ebene

Answer

Vollständig verbundene Schicht

Question 25

Was ist der Zweck einer Max-Pooling-Schicht in einem CNN?

Accepted Answer

Reduzieren der Dimensionalität und Extrahieren invarianter Merkmale

Answer

Erhöhen der Bildauflösung

Answer

Hinzufügen von Rauschen zum Bild

Question 26

Welche Funktion wird häufig als Aktivierungsfunktion in CNNs genutzt?

Accepted Answer

ReLU

Answer

Softmax

Answer

Sigmoid

Answer

Tanh

Question 27

Was ist das Ziel einer Verlustfunktion in einem CNN?

Accepted Answer

Messen der Abweichung zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgabewerten

Answer

Generieren neuer Bilder

Answer

Anpassen der Netzwerkgewichte

Question 28

Welches ist ein typisches Anwendungsgebiet für CNNs?

Accepted Answer

Bilderkennung

Answer

Zeitreihenvorhersage

Answer

Maschinelle Übersetzung

Answer

Spracherkennung

Question 29

Welches Framework wird häufig für die Implementierung von CNNs verwendet?

Accepted Answer

TensorFlow

Answer

Pandas

Answer

Scikit-learn

Answer

NumPy

Question 30

Welches Merkmal ist einzigartig für Convolutional Neural Networks (CNNs)?

Accepted Answer

Erkennung räumlicher Muster in Daten

Answer

Verwendung von Rekursion

Answer

Verarbeitung sequentieller Daten

Question 31

Welche Schicht ist für die Hauptaufgabe eines CNNs verantwortlich?

Accepted Answer

Faltungsschicht

Answer

Vollständig verbundene Schicht

Answer

LSTM-Schicht

Answer

RNN-Schicht

Question 32

Welche Funktion hat die Pooling-Schicht in einem CNN?

Accepted Answer

Reduzierung der Dimension des Merkmalsbildes

Answer

Merkmalextraktion

Answer

Einführung von Nichtlinearität

Question 33

Welche Art von Daten wird typischerweise für das Training von CNNs verwendet?

Accepted Answer

Bilder

Answer

Videos

Answer

Text

Answer

Audio

Question 34

Für welche Aufgabe werden CNNs häufig eingesetzt?

Accepted Answer

Objekterkennung

Answer

Sentimentanalyse

Answer

Spracherkennung

Answer

Maschinelle Übersetzung

Question 35

Nennen Sie ein weit verbreitetes CNN-Modell.

Accepted Answer

AlexNet

Answer

Naive Bayes

Answer

K-Means-Clustering

Answer

SVM

Question 36

Welche Schicht in einem Convolutional Neural Network (CNN) ist in erster Linie für die Merkmalsextraktion verantwortlich?

Accepted Answer

Faltungsschicht

Answer

Pooling-Schicht

Answer

Vollständig verbundene Schicht

Answer

Aktivierungsschicht

Question 37

Welcher der folgenden Pooling-Typen in einem CNN reduziert die Größe eines Merkmalskartenbereichs, indem er den maximalen Wert auswählt?

Accepted Answer

Max-Pooling

Answer

Durchschnittliches Pooling

Answer

Summen-Pooling

Answer

L2-Pooling

Question 38

Welche Aktivierungsfunktion wird in CNNs häufig verwendet, um Nichtlinearität einzuführen?

Accepted Answer

ReLu (Rectified Linear Unit)

Answer

Softmax

Answer

Tanh

Answer

Sigmoid

Question 39

Was ist der Hauptvorteil der Verwendung von gewichteten Filtern in Faltungsschichten in CNNs?

Accepted Answer

Ermöglicht die Extraktion räumlicher Merkmale

Answer

Beschleunigt den Trainingsprozess

Answer

Verbessert die Generalisierungsfähigkeit

Answer

Reduziert die Anzahl der Parameter im Netzwerk

Question 40

Für welche Aufgabe eignen sich CNNs am besten?

Accepted Answer

Objekterkennung

Answer

Empfehlungsgenerierung

Answer

Sprachverarbeitung

Answer

Zeitreihenanalyse

Question 41

Was ist der Zweck der Verlustfunktion bei der Optimierung von CNNs?

Accepted Answer

Quantifizierung des Fehlers zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ausgaben

Answer

Berechnung der Gradienten für die Gewichtseinstellung

Answer

Speicherung der Modellparameter

Question 42

Welche der folgenden Optimierungsmethoden wird häufig für das Training von CNNs verwendet?

Accepted Answer

Stochastischer Gradientenabstieg (SGD)

Answer

Newtons Methode

Answer

Koordinatenstiegsmethode

Question 43

Was ist das Hauptmerkmal von Transferlernen bei der Verwendung von CNNs?

Accepted Answer

Verwendung von vorkonfigurierten Modellen als Ausgangspunkt

Answer

Änderung der Modellarchitektur während des Trainings

Answer

Training des Modells von Grund auf neu

Question 44

Welche der folgenden Optionen ist die primäre Funktion einer Faltungsschicht in einem CNN?

Accepted Answer

Lokalisierung von Mustern und Merkmalen innerhalb eines Bildes

Answer

Verringerung der Bildgröße

Answer

Hinzufügen von Rauschen zum Bild

Answer

Segmentierung des Bildes in verschiedene Regionen

Question 45

Welche Metrik wird üblicherweise zur Evaluierung der Leistung eines CNN bei der Bildklassifizierung herangezogen?

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

F1-Score

Answer

Sensitivität

Answer

Mittlerer quadratischer Fehler

Question 46

Welche Schicht in einem CNN dient dazu, die Anzahl der Kanäle im Eingabebild zu reduzieren?

Accepted Answer

Max-Pooling-Schicht

Answer

Aktivierungsschicht

Answer

Vollständig verbundene Schicht

Answer

Faltungsschicht

Question 47

Für welche Aufgabe sind CNNs besonders gut geeignet?

Accepted Answer

Erkennung von Objekten in Bildern

Answer

Zeitreihenanalyse

Answer

Textklassifizierung

Answer

Spracherkennung

Question 48

Welche Architektur wird in einem CNN für semantische Segmentierung typischerweise eingesetzt?

Accepted Answer

U-Net

Answer

LeNet-5

Answer

ResNet

Answer

AlexNet

Question 49

Welches Merkmal ist charakteristisch für Convolutional Neural Networks (CNNs)?

Accepted Answer

Lokale Konnektivität und gemeinsame Gewichte

Answer

Hierarchische Repräsentation

Answer

Vollständig verbundene Schichten

Answer

Rekurrente Verbindungen

Question 50

Welche Schicht in einem CNN ist primär für die Merkmalsextraktion verantwortlich?

Accepted Answer

Faltungsschicht

Answer

Volle Verbindungsschicht

Answer

Ausgabeschicht

Answer

Pooling-Schicht

Question 51

Welche Funktion erfüllt die Pooling-Schicht in einem CNN hauptsächlich?

Accepted Answer

Reduzierung der Dimensionalität

Answer

Erweiterung der Dimensionalität

Answer

Anpassung der Gewichte

Question 52

Welcher Datentyp wird in der Regel von Convolutional Neural Networks (CNNs) verarbeitet?

Accepted Answer

Bilder

Answer

Text

Answer

Audio

Answer

Tabellarische Daten

Question 53

Nennen Sie eine typische Anwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs).

Accepted Answer

Objekterkennung

Answer

Maschinelle Übersetzung

Answer

Sentimentanalyse

Answer

Spracherkennung

Question 54

Welcher Parameter steuert die Größe des rezeptiven Feldes in einem CNN maßgeblich?

Accepted Answer

Kernelgröße

Answer

Pool-Größe

Answer

Schrittweite

Question 55

Welche Metrik wird häufig zur Bewertung der Leistung von Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Objekterkennung herangezogen?

Accepted Answer

Mittlere durchschnittliche Präzision (mAP)

Answer

ROC-AUC

Answer

Genauigkeit

Answer

F1-Score

Question 56

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten die Rolle der Faltungsschicht in einem CNN?

Accepted Answer

Extraktion von Merkmalen aus dem Eingangssignal durch Anwendung eines Filters.

Answer

Reduzierung der Dimension des Eingangssignals.

Answer

Klassifizierung von Objekten im Eingangssignal.

Question 57

Was ist die Hauptfunktion der Pooling-Schicht in einem CNN?

Accepted Answer

Reduzierung der räumlichen Dimension des Merkmalskarten, wodurch die Rechenlast verringert und die Überanpassung reduziert wird.

Answer

Kombination von Merkmalen aus verschiedenen Faltungsschichten.

Question 58

Welche der folgenden Optionen ist KEIN Vorteil der Verwendung von CNNs in der Bildverarbeitung?

Accepted Answer

CNNs sind unempfänglich gegenüber Änderungen in der Größe und Position von Objekten.

Answer

CNNs können komplexe Muster in Bildern erkennen.

Answer

CNNs können auf großen Datensätzen trainiert werden.

Question 59

Welche der folgenden Optionen ist ein Beispiel für eine Aktivierungsfunktion, die üblicherweise in CNNs verwendet wird?

Accepted Answer

ReLU (Rectified Linear Unit)

Answer

K-Means Clustering

Answer

Linear Regression

Answer

Support Vector Machines (SVMs)

Question 60

Welche Architektur ist typischerweise für die Objekterkennung in Bildern mit CNNs verwendet?

Accepted Answer

Zwei-Wege-Architektur mit einem Klassifizierungs- und einem Lokalisierungszweig.

Answer

Autoencoder-Architektur für die Merkmalsextraktion.

Answer

Rekurrente Netzwerkarchitektur für die sequenzielle Verarbeitung.

Question 61

Welche der folgenden Aussagen beschreibt die Bedeutung der Backpropagation in CNNs?

Accepted Answer

Anpassen der Gewichte und Verzerrungen des Netzwerks, um die Genauigkeit der Vorhersage zu verbessern.

Answer

Erstellen von Merkmalen mit höheren Dimensionen.

Question 62

Was ist der Zweck der Verwendung eines Dropout-Layers in einem CNN?

Accepted Answer

Reduzierung der Überanpassung durch zufälliges Deaktivieren von Neuronen während des Trainings.

Answer

Verbesserung der Rechenleistung durch Reduzierung der Anzahl der Neuronen.

Answer

Hinzufügen von nichtlinearen Merkmalen zum Netzwerk.

Question 63

Welcher der folgenden Faktoren beeinflusst die Leistung eines CNN?

Accepted Answer

Die Größe des Trainingsdatensatzes.

Answer

Die Farbe der Eingangsdaten.

Answer

Die Auflösung des Bildschirms.

Answer

Die Größe der Bilder in Pixeln.

Question 64

Welche der folgenden Anwendungen ist KEINE typische Anwendung für CNNs?

Accepted Answer

Textklassifizierung.

Answer

Bildsegmentierung.

Answer

Gesichtserkennung.

Answer

Objekterkennung.