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Réseaux neuronaux convolutionnels
Contribué par: Benard
  • 1. Quel est l'objectif de la couche de convolution dans un CNN ?
A) Extraire des caractéristiques des données d'entrée
B) Fusionner les données en une seule
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) Tanh (Tangente hyperbolique)
B) Softmax
C) ReLU (Rectified Linear Unit)
D) Sigmoid
  • 3. Quel est le rôle de la fonction de perte (loss function) dans un CNN ?
A) Activer les neurones de sortie
B) Choisir les caractéristiques à extraire
C) Optimiser le processus d'apprentissage
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 stabiliser les poids du modèle
C) Pour réduire la dimension des données
D) Pour ajouter de la non-linéarité au modèle
  • 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 auto-encodeurs
C) Réseaux adversariaux génératifs (GAN)
D) Réseaux de neurones récurrents (RNN)
  • 6. Qu'est-ce que la surapprentissage (overfitting) dans un modèle CNN ?
A) Le taux d'apprentissage est trop élevé
B) Le nombre de couches cachées est insuffisant
C) Le modèle sous-estime les données d'entrée
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) Extraire les caractéristiques visuelles
C) Produire des probabilités pour chaque classe
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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