AI Cho Mọi Người

Bài tập 1: Cho ảnh grayscale 5x5 qua tầng convolutional có filter 3x3, với padding P = 1 và stride S = 2.

a) Hãy tính kích thước đầu ra?

b) Hãy tính ma trận đầu ra?

Bài tập 2: Tính Output khi áp dụng tầng activation ReLU cho ảnh dưới đây

Bài tập 3: Thực hiện phép tính pooling với filter 2x2 và stride S = 1 cho hình sau

a) Tính kích thước đâu ra?

b) Thực hiện tính max-pooling với size = 2x2

c) Thực hiện tính average-pooling với size = 2x2

Bài tập 4: (Feature detector) cho ảnh như hình bên dưới và ma trận C.

Tính sự tương quan giữa A và C: Y=correlation(A, C)

Nếu Y > 5000 thì ảnh A có đặc trưng C.

Bài tập 5: Dựa vào phần cài đặt CNN cho Cifar-10 ở bài trước, các bạn hãy thiết kế CNN với nhiều layer convolution hơn bằng cách dùng filter size = 3×3. Dùng bộ dữ liệu Cifar-10 để kiểm tra xem CNN với nhiều layer hơn có chính xác hơn hay không?