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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) Fusionner les données en une seule
C) Effectuer une rétropropagation de l'erreur
D) Extraire des caractéristiques des données d'entrée
  • 2. Quelle est l'activation principalement utilisée dans les couches cachées des CNN ?
A) Softmax
B) Tanh (Tangente hyperbolique)
C) ReLU (Rectified Linear Unit)
D) Sigmoid
  • 3. Quel est le rôle de la fonction de perte (loss function) dans un CNN ?
A) Optimiser le processus d'apprentissage
B) Activer les neurones de sortie
C) Choisir les caractéristiques à extraire
D) Mesurer la différence entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles
  • 4. Qu'est-ce que la surapprentissage (overfitting) dans un modèle CNN ?
A) Le taux d'apprentissage est trop élevé
B) Le modèle s'est trop adapté aux données d'apprentissage et ne se généralise pas bien aux nouvelles données
C) Le nombre de couches cachées est insuffisant
D) Le modèle sous-estime les données d'entrée
  • 5. 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
  • 6. Quelle est la fonction principale de la couche de sortie d'un CNN dans une tâche de classification d'images ?
A) Produire des probabilités pour chaque classe
B) Appliquer une fonction d'activation
C) Corriger les prédictions erronées
D) Extraire les caractéristiques visuelles
  • 7. 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) Application de filtres aléatoires aux données
C) Ajout de zéros autour des bords de l'image pour préserver la taille de sortie
D) Réduction de la taille de l'image en sortie
  • 8. 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 adversariaux génératifs (GAN)
D) Réseaux de neurones auto-encodeurs
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