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Question

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Answer (Detailed Solution Below)

Option 3 : Build a spatial hierarchy of features, from edges to textures to object parts / किनारों से बनावटों से वस्तु-भागों तक, विशेषताओं का स्थानिक पदानुक्रम बनाना

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Detailed Solution

सही उत्तर Build a spatial hierarchy of features, from edges to textures to object parts / किनारों से बनावटों से वस्तु-भागों तक, विशेषताओं का स्थानिक पदानुक्रम बनाना है।

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Question:

In a convolutional neural network trained to classify forensic images, the convolutional layers primarily learn to / फोरेंसिक तस्वीरों के वर्गीकरण हेतु प्रशिक्षित कनवोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क में, कनवोल्यूशनल परतें मुख्यतः सीखती हैं

1.
Compress the image files to smaller sizes / तस्वीर फ़ाइलों को छोटे आकार में संपीड़ित करना
2.
Assign random labels to speed up training / प्रशिक्षण तेज करने हेतु यादृच्छिक लेबल देना
3.
Build a spatial hierarchy of features, from edges to textures to object parts / किनारों से बनावटों से वस्तु-भागों तक, विशेषताओं का स्थानिक पदानुक्रम बनाना
4.
Encrypt the training data for security / सुरक्षा हेतु प्रशिक्षण डेटा एन्क्रिप्ट करना

Correct Answer: Build a spatial hierarchy of features, from edges to textures to object parts / किनारों से बनावटों से वस्तु-भागों तक, विशेषताओं का स्थानिक पदानुक्रम बनाना

Stacked convolutions progressively combine low-level edges into textures and then object parts, giving CNNs their spatial hierarchy; they neither compress, randomly label nor encrypt data. / स्तब्ध कनवोल्यूशन निम्न-स्तरीय किनारों को क्रमशः बनावटों और फिर वस्तु-भागों में जोड़ते हैं, जिससे सीएनएन को स्थानिक पदानुक्रम मिलता है; वे न संपीड़ित करते हैं, न यादृच्छिक लेबल देते हैं, न एन्क्रिप्ट करते हैं।

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