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1. You are training a Generative Adversarial Network (GAN) to generate realistic images. After several epochs, you observe that the generator is consistently producing similar images, regardless of the input noise. This phenomenon is known as:

A) Exploding gradients
B) Overfitting
C) Mode collapse
D) Underfitting
E) Vanishing gradients

2. You observe that the generated images often lack fine-grained details and tend to be blurry. Which of the following techniques could MOST effectively improve the visual quality of the generated images?

A) Using a variational autoencoder (VAE) instead of a GAN.unlikely to significantly improve diagnosis accuracy.
B) Increasing the batch size during training.
C) Implementing a discriminator network and using adversarial training (GAN).
D) Decreasing the learning rate during training.
E) Using a larger dataset of text-image pairs.

3. A multimodal dataset consists of video footage of human actions and corresponding wearable sensor data (accelerometer, gyroscope). The goal is to predict the type of action being performed. However, the sensor data is noisy and often misaligned with the video frames. Consider the following code snippet designed to synchronize and clean the sensor data:
What is the primary purpose of the 'resample' function in this code, and what potential issues might arise from using a simple aggregation method during resampling?

A) The 'resample' function decreases the video framerate to the rate of the sensor. Using .mean()' is only useful if there is no noise in the sensor data
B) The 'resample' function increases the sensor data frequency. Using .mean()' is only useful if there is no noise in the sensor data
C) The 'resample' function aligns the sensor data to the video frame rate. Using is appropriate as it averages out the noise in the sensor data.
D) The 'resample' function filters the sensor data and .mean() only returns the most relevant sensor data
E) The 'resample' function aligns the sensor data to the video frame rate. Using '.mean()' might smooth out important peaks and valleys in the sensor data, potentially losing crucial information.

4. You are working on a multimodal emotion recognition system that analyzes video (visual and audio) and transcript (text) dat a. You want to fuse these modalities effectively. Which fusion technique is MOST likely to capture complex inter-modal relationships and improve performance, especially when the modalities have varying degrees of reliability?

A) Attention-based fusion (using attention mechanisms to weigh the contributions of each modality dynamically).
B) Feature-level averaging.
C) Early fusion (concatenating features before feeding into a single model).
D) Late fusion (averaging the probabilities from separate modality-specific models).
E) Simple concatenation of modality-specific embeddings at a single point in the model.

5. Consider a scenario where you are developing a multimodal system for generating 3D models from text descriptions. The system uses a Variational Autoencoder (VAE) to generate the 3D models. During training, you observe that the generated 3D models lack diversity and tend to cluster around a few common shapes. Which of the following techniques could you employ to improve the diversity of the generated 3D models?

A) Increasing the weight of the Kullback-Leibler (KL) divergence term in the VAE's loss function.
B) Using a larger training dataset with more diverse text descriptions.
C) Decreasing the capacity of the VAE's latent space.
D) Applying techniques like adversarial training to encourage the VAE to generate more realistic 3D models.
E) Decreasing the batch size during training.

질문과 대답: