Question
Option 4 : Low-level visual primitives such as edges, corners and textures, which deeper layers combine into weapon shapes / निम्न-स्तरीय दृश्य आद्यतत्व जैसे किनारे, कोने और बनावट, जिन्हें गहरी परतें हथियार-आकृतियों में संयोजित करती हैं
Detailed Solution
सही उत्तर Low-level visual primitives such as edges, corners and textures, which deeper layers combine into weapon shapes / निम्न-स्तरीय दृश्य आद्यतत्व जैसे किनारे, कोने और बनावट, जिन्हें गहरी परतें हथियार-आकृतियों में संयोजित करती हैं है।
prepsnap.in • Part -AQuestion:
A convolutional neural network is trained to spot weapons in X-ray baggage scans. What kind of features do its EARLIEST convolutional layers typically learn? / एक्स-रे सामान जाँच में हथियार पहचानने हेतु एक संवलनीय तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षित किया गया है। इसकी प्रारंभिकतम संवलनीय परतें आमतौर पर किस प्रकार की विशेषताएँ सीखती हैं?
Correct Answer: Low-level visual primitives such as edges, corners and textures, which deeper layers combine into weapon shapes / निम्न-स्तरीय दृश्य आद्यतत्व जैसे किनारे, कोने और बनावट, जिन्हें गहरी परतें हथियार-आकृतियों में संयोजित करती हैं
CNNs build a feature hierarchy: early layers respond to simple local patterns (edges, gradients, textures) and deeper layers compose these into parts and whole objects — no layer learns law, identity or file numbers. / सीएनएन विशेषता पदानुक्रम बनाते हैं: प्रारंभिक परतें सरल स्थानीय पैटर्नों (किनारे, प्रवणता, बनावट) पर प्रतिक्रिया करती हैं और गहरी परतें इन्हें भागों और पूर्ण वस्तुओं में संयोजित करती हैं — कोई परत विधि, पहचान या फाइल संख्याएँ नहीं सीखती। Expecting semantic legal concepts in early layers confuses learned visual features with human knowledge. / प्रारंभिक परतों में सिमेंटिक विधिक अवधारणाओं की अपेक्षा सीखी गई दृश्य विशेषताओं को मानवीय ज्ञान से भ्रमित करती है।