اختبار مرتبط بالدليل · متوسط المستوى

مسابقة الاحماء وجيب التمام الصلب جداول

يختبر دور التدفئة المبكرة في التدريب، الانتقال إلى تراجع جيبي، وكيفية قراءة جدول التدرج الخطي والنقطة النهائية.

مسارات الدليل ذات الصلةجداول الاحماء وجيب التمام الصلب
سؤال 1 من 8

ما هو الغرض الرئيسي من مرحلة الإحماء في بداية التدريب؟

معاينة كل سؤال8 أسئلة

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

  1. ما هو الغرض الرئيسي من مرحلة الإحماء في بداية التدريب؟
    • لتحقيق الاستقرار في التدريب المبكر عندما تكون الأوزان عشوائية والتدرجات صاخبة
    • لزيادة حجم الدفعة تدريجيا
    • لتجميد الطبقات السفلية للنموذج
    • لضغط النموذج لاستنتاج أسرع
  2. الصلب جيب التمام يتحلل معدل التعلم بعد أي شكل؟
    • خط قطري مستقيم
    • منحنى جيب التمام الذي يبدأ مرتفعًا، ثم يخفف، ثم يتسطح بالقرب من الصفر
    • دالة خطوة تسقط في عصور ثابتة
    • ارتفاع أسي إلى الأعلى
  3. ما هو المحسن الذي يستفيد بشكل خاص من عملية الإحماء لأن تقديرات التباين الخاصة به لا يمكن الاعتماد عليها في وقت مبكر؟
    • SGD عادي بدون زخم
    • بحث الشبكة
    • آدم ومشتقاته
    • وسائل K
  4. في صيغة جيب التمام، ماذا يمثل T؟
    • درجة حرارة النموذج لأخذ العينات
    • عدد وحدات معالجة الرسومات المستخدمة
    • حجم المفردات الرمزية
    • إجمالي عدد خطوات التدريب في الجدول
  5. In the guide’s warmup-plus-cosine schedule, what begins after warmup reaches its target rate?
    • Cosine decay begins from the peak learning rate
    • All model weights are reset
    • The schedule switches to a constant zero rate
    • Momentum is removed from every optimizer
  6. A linear warmup rises from zero to its target rate over 200 steps. About what rate is used halfway through?
    • The full target rate
    • About half of the target rate
    • The learning rate is exactly zero
    • Twice the target rate
  7. At the cosine horizon t = T, what multiplier does the guide’s cosine formula produce?
    • واحد
    • One-half
    • صفر
    • It becomes negative one
  8. Why use a gradual cosine decay after warmup rather than abruptly setting the rate to zero?
    • It guarantees a global minimum
    • It increases the model’s parameter count
    • It removes the need to check training loss
    • It lets the rate ease down so optimization can settle gradually