مسابقة معدلات التعلم الدورية

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. ما هو الافتراض الأساسي الذي تتحدىه معدلات التعلم الدورية؟
   • أن معدل التعلم يجب أن ينخفض فقط أثناء التدريب
   • يجب أن يظل حجم الدفعة ثابتًا
   • تحتاج هذه النماذج إلى وحدات معالجة الرسومات
   • يجب خلط تلك البيانات
2. What did Smith report for cyclical learning rates on tested classification tasks?
   • They always lowered training loss to zero
   • They improved accuracy versus fixed rates, often in fewer iterations
   • They removed the need for validation data
   • They guaranteed escape from every sharp minimum
3. ماذا يفعل "اختبار نطاق LR"؟
   • يقيس استخدام ذاكرة GPU
   • يحسب عدد معلمات النموذج
   • يكتسح معدل التعلم لأعلى أثناء مشاهدة الخسارة لاختيار حدود جيدة
   • يختبر النموذج على البيانات خارج التوزيع
4. في سياسة الدورة الواحدة، كيف يتصرف الزخم عادة بالنسبة إلى معدل التعلم؟
   • يبقى الزخم ثابتًا طوال الوقت
   • يتم ضبط الزخم على الصفر طوال الوقت
   • يزداد الزخم بالتزامن مع المعدل
   • يتحرك الزخم بشكل عكسي — مرتفع عندما يكون السعر منخفضًا ومنخفضًا عندما يكون السعر مرتفعًا
5. During a triangular cyclical learning-rate cycle, how does the rate move between its bounds?
   • It rises from the base rate to the maximum, then falls back toward the base
   • It only decreases from the first step
   • It stays fixed at the maximum
   • It jumps randomly at every minibatch
6. من الذي قدم معدلات التعلم الدورية واختبار نطاق LR؟
   • جيفري هينتون
   • ليزلي سميث
   • يان ليكون
   • أندريه كارباثي
7. What sets the duration of a cyclical learning-rate cycle?
   • The number of model layers
   • حجم المفردات
   • A chosen number of training iterations for the up-and-down pattern
   • The number of optimizer parameters
8. What distinguishes the one-cycle policy from repeating several triangular cycles?
   • It keeps the learning rate constant throughout
   • It removes the optimizer’s momentum
   • It measures the learning rate only once
   • It uses one long learning-rate cycle for the training run