PIA06 - Programación de Inteligencia Artificial

En Keras, ¿qué clase nos permite instanciar una capa max-pooling?. No es una clase porque no es una capa del modelo. El max-pooling se aplica por defecto, sin tener que instanciar nada. M-pool. MaxPooling2D.

¿A qué se refiere el parámetro de “profundidad” en una capa convolucional?. Al ancho de la imagen. Al número de filtros que se van a aplicar sobre la misma imagen y que dará lugar a ese número de imágenes filtradas de salida. Al alto de la imagen. Ninguna de las anteriores.

Al aplicar una capa de max-pooling no se puede utilizar stride. ¿Verdadero o Falso?. Verdadero. Falso.

Para cargar la extensión de TensorBoard en un notebook se hace con la orden %load_ext tensorboard. ¿Verdadero o Falso?. Verdadero. Falso.

¿Qué herramienta de TensorBoard es de utilidad a la hora de aplicar optimización de hiperparámetros en un entrenamiento de deep learning?. Ninguna de las anteriores. Optiparams. Hparams. NeuroBoard.

El funcionamiento de una red neuronal convolucional se acerca bastante al funcionamiento de: Un filtro. Ninguna de las anteriores. La operación de separación de canales de color. Una operación de giro y traslación.

¿Qué función sirve para comprobar la precisión real de un modelo de deep learning en Keras?. comprobar(). monitoring(). precission(). evaluate().

¿En qué rango de valores suele estar el dropout rate?. Entre 0 y 100. Entre 0,1 y 0,2. Entre 0,2 y 0,5. Entre 10 y 50.

¿Cuál de estas funcionalidades es característica de Tensorboard?. Histogramas de los coeficientes del modelo. Monitorizar de forma visual las métricas del entrenamiento. Todas las anteriores. Representación del modelo de tipo grafo.

La principal ventaja de las redes neuronales convolucionales es que se establece un orden jerárquico en las capas o bloques a la hora de reconocer elementos de una imagen. ¿Verdadero o Falso?. Verdadero. Falso.

¿Cómo se llama el efecto debido a un exceso de particularización de los coeficientes del modelo de deep learning durante el entrenamiento?. Overfitting o sobre-entrenamiento. Dispersión. Difracción. Entonación.

Para iniciar la visualización con TensorBoard, se lanza con la función mágica %tensorboard. ¿Verdadero o Falso?. Verdadero. Falso.

La operación convolucional genera un mapa de nuevas variables aplicando una misma transformación a parches de variables del mapa de entrada. ¿Verdadero o Falso?. Verdadero. Falso.

¿Qué clase de Keras nos permite instanciar una capa neuronal recurrente?. RecurrentLayer. ResNet. SimpleRNN. Dense.

¿Qué efecto tiene poner un parámetro strides = 2 en la capa convolucional?. El filtro tendrá dimensiones 2x2. El mapa de salida será de dimensiones 2x2. Ninguna de las anteriores. El filtro se irá desplazando saltando dos pixeles.

Otro efecto que se evita gracias a las capas max-pooling es la pérdida de información del contorno de la imagen. ¿Verdadero o Falso?. Verdadero. Falso.

¿De qué dimensiones suelen ser las ventanas que se usan en las capas convolucionales?. 10x10. 3x3 o 5x5. No se usa ninguna ventana en la operación convolucional. 1x1.

¿Cuál es el efecto que provoca que la imagen de salida sea de menores dimensiones que la de entrada?. El efecto de Coriolis. El efecto borde. Ninguna de las anteriores. El efecto mariposa.

El dropout rate es un parámetro de la clase Dropout. ¿Verdadero o Falso?. Verdadero. Falso.

¿Cómo se identifican las dos técnicas de regularización más comunes en Keras?. Todas las anteriores. R1 y R2. L1 y L2. U1 y U2.