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# System prepended metadata

title: CV_Qusetion

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- **在生成對抗網路（GANs）中，Discriminator 的作用是什麼？**
    
    判斷輸入數據是真實數據還是生成數據
    
- **相比於 Faster R-CNN，YOLO 模型在設計上有哪些主要不同？**
    
    YOLO 對整個圖像進行單次處理，不使用 Region Proposal Network(RPN)。YOLO 速度更快，但對小物體的檢測準確率相對較低。
    
- **簡單說明 Faster R-CNN 中新增的 Region Proposal Network (RPN) 的作用**
    
    RPN 用於生成高質量的候選區域（Region Proposals），提高了物件偵測的效率並簡化了流程。
    
- **Autoencoders 的局限有哪些?**
    
    有損性壓縮、數據特定性
    
- **請簡單說明知識蒸餾（Knowledge Distillation）的核心概念**
    
    將大型模型（教師模型）的知識壓縮到較小的學生模型中。
    
- **什麼是 APoZ（Average Percentage of Zeros）指標？其高低代表什麼含義？**
    
    APoZ 是指神經元經過 Activation function 後輸出為 0 的比例。APoZ 值越高，代表該神經元對最終結果的影響越低。
    
- **FaceNet 使用哪種損失函數來提升人臉識別的準確性？**
    
    使用 Triplet Loss 最小化相似距離，最大化不同距離
    
- **比較 CNN 和 Transformer 的主要優勢。**
    
    Transformer 在捕捉長距離依賴關係上具有優勢，能夠全球化地關注輸入的特徵。CNN 在局部特徵提取方面高效，計算量較小，適合處理小尺寸圖像。
    
- **在語義分割任務中，為什麼 IoU（Intersection over Union）比 Pixel Accuracy 更適合作為評估指標？**
    
    Pixel Accuracy 容易因背景像素過多而導致高評分，對於少數類別或小物件的預測不敏感，因此不足以全面反映模型的分割能力。
    
- **為甚麼 GAN 不容易訓練?**
    
    GAN 的訓練困難主要有幾個原因，包括達到均衡（Achieving equilibrium）、超參數調整（Hyperparameter tuning）、模式崩潰（Mode Collapse）和非收斂（Non-Convergence）
    
- **請解釋什麼是Post-Training Quantization**
    
    Post-Training Quantization 是一種在模型訓練完成後進行優化的技巧，主要透過將模型中的浮點數權重和激活函數轉換為低精度（例如 8-bit 整數）的表現形式，以降低計算需求和存儲空間。
    
- **生成對抗網路（GANs）的訓練容易遇到模式崩潰（Mode Collapse）的問題。請說明什麼是模式崩潰。**
    
    生成器只學會產生一小部分樣本，缺乏多樣性。
    
- **請簡單描述 GAN 的訓練流程?**
    
    生成噪音向量、生成假數據、混合數據、訓練辨別器、凍結辨別器
    
- **Siamese Networks 中的差異層有什麼作用？**
    
    計算嵌入向量間的歐氏或餘弦距離，判斷數據對相似性
