Réseaux neuronaux convolutionnels

1. Quel est l'objectif de la couche de convolution dans un CNN ?

A) Fusionner les données en une seule
B) Extraire des caractéristiques des données d'entrée
C) Effectuer une rétropropagation de l'erreur
D) Classer les données en catégories

2. Quelle est l'activation principalement utilisée dans les couches cachées des CNN ?

A) Sigmoid
B) Tanh (Tangente hyperbolique)
C) Softmax
D) ReLU (Rectified Linear Unit)

3. Quel est le rôle de la fonction de perte (loss function) dans un CNN ?

A) Activer les neurones de sortie
B) Optimiser le processus d'apprentissage
C) Choisir les caractéristiques à extraire
D) Mesurer la différence entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles

4. Pourquoi utilise-t-on des fonctions d'activation dans les CNN ?

A) Pour accélérer la convergence de l'apprentissage
B) Pour ajouter de la non-linéarité au modèle
C) Pour stabiliser les poids du modèle
D) Pour réduire la dimension des données

5. Quel type de réseau de neurones est souvent utilisé en combinaison avec les CNN pour des tâches plus complexes ?

A) Réseaux de neurones auto-encodeurs
B) Réseaux de neurones récurrents (RNN)
C) Réseaux adversariaux génératifs (GAN)
D) Réseaux de neurones artificiels (ANN)

6. Qu'est-ce que la surapprentissage (overfitting) dans un modèle CNN ?

A) Le nombre de couches cachées est insuffisant
B) Le modèle sous-estime les données d'entrée
C) Le taux d'apprentissage est trop élevé
D) Le modèle s'est trop adapté aux données d'apprentissage et ne se généralise pas bien aux nouvelles données

7. Quelle est la fonction principale de la couche de sortie d'un CNN dans une tâche de classification d'images ?

A) Appliquer une fonction d'activation
B) Produire des probabilités pour chaque classe
C) Corriger les prédictions erronées
D) Extraire les caractéristiques visuelles

8. Dans un CNN, qu'est-ce que le terme 'padding' désigne-t-il dans le contexte des opérations de convolution ?

A) Ajout de zéros autour des bords de l'image pour préserver la taille de sortie
B) Application de filtres aléatoires aux données
C) Réduction de la taille de l'image en sortie
D) Normalisation des intensités des pixels

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