11 Checkpoint: Сигналы, свёртка и CNN

Восемь проверок механизма

Порог: 7 из 8. Без таймера. Баллы начисляются за ответы, не за посещение. Это локальная самопроверка; решения будут показаны после отправки.

1. Приfs16cosine3Гц и13Гц дают…Совпадающие samples приphase0Всегда разные samplesТолько нули

2. В sliding-window реализации convolution ядро…ПереворачиваетсяОбнуляетсяОбязательно нормируется к сумме1

3. CNN-convolution обычно вычисляет…Cross-correlation без переворота сохранённого ядраDFT автоматическиCosine similarity обязательно

4. Для linear convolution через DFT нужно…Достаточно дополнить нулямиВсегда обрезать до длиныkernelИгнорировать комплексную фазу

5. Длина full convolution дляN4,K2?Ваш численный ответ

6. Первый valid correlation дляx=[1,2,3,4],h=[1,−1]?Ваш численный ответ

7. Первый2Dвыход H05fixture0×0+1×1+3×2+4×3?Ваш численный ответ

8. Параметров CNN: Cin3,Cout2,kernel3×3,сbias?Ваш численный ответ

Результат появится после отправки всех ответов.

Исследовать и объяснить

Сравните convolution и correlation на несимметричном ядре, затем проверьте spectral product с zero-padding. В CNN отделите фиксированные kernels feature explorer от обучаемого1×2filter. Объясните, почему исчезновение training loss на одном strip не является оценкой generalization.

Сначала сформулируйте гипотезу, затем измените один параметр. Сопоставьте числа с формулой; назовите крайний случай и границу применимости. Свободный вывод не оценивается фиктивным автоматическим баллом.