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Réseaux neuronaux convolutionnels
Contribué par: Benard
  • 1. Quel est l'objectif de la couche de convolution dans un CNN ?
A) Classer les données en catégories
B) Extraire des caractéristiques des données d'entrée
C) Fusionner les données en une seule
D) Effectuer une rétropropagation de l'erreur
  • 2. Quelle est l'activation principalement utilisée dans les couches cachées des CNN ?
A) Tanh (Tangente hyperbolique)
B) ReLU (Rectified Linear Unit)
C) Sigmoid
D) Softmax
  • 3. Quel est le rôle de la fonction de perte (loss function) dans un CNN ?
A) Mesurer la différence entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles
B) Optimiser le processus d'apprentissage
C) Activer les neurones de sortie
D) Choisir les caractéristiques à extraire
  • 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 artificiels (ANN)
B) Réseaux de neurones récurrents (RNN)
C) Réseaux de neurones auto-encodeurs
D) Réseaux adversariaux génératifs (GAN)
  • 6. Qu'est-ce que la surapprentissage (overfitting) dans un modèle CNN ?
A) Le modèle s'est trop adapté aux données d'apprentissage et ne se généralise pas bien aux nouvelles données
B) Le taux d'apprentissage est trop élevé
C) Le modèle sous-estime les données d'entrée
D) Le nombre de couches cachées est insuffisant
  • 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) Extraire les caractéristiques visuelles
D) Corriger les prédictions erronées
  • 8. Dans un CNN, qu'est-ce que le terme 'padding' désigne-t-il dans le contexte des opérations de convolution ?
A) Normalisation des intensités des pixels
B) Ajout de zéros autour des bords de l'image pour préserver la taille de sortie
C) Application de filtres aléatoires aux données
D) Réduction de la taille de l'image en sortie
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