প্রারম্ভিক স্টপিং কুইজ

আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।

1. কখন থামতে হবে তা নির্ধারণ করতে প্রাথমিকভাবে স্টপিং প্রাথমিকভাবে পর্যবেক্ষণ করে কোন সংকেত?
   • বৈধতা-সেট কর্মক্ষমতা
   • প্রশিক্ষণ সেট ক্ষতি
   • GPU তাপমাত্রা
   • মডেল প্যারামিটারের সংখ্যা
2. 'ধৈর্য' পরামিতি কি নিয়ন্ত্রণ করে?
   • শেখার সর্বোচ্চ হার
   • থেমে যাওয়ার আগে উন্নতি ছাড়া কত যুগ অপেক্ষা করতে হবে
   • ব্যাচের আকার
   • বৈধতা ভাঁজ সংখ্যা
3. প্রথম দিকে ট্রিগার বন্ধ করার পরে, আপনার সাধারণত কোন ওজন রাখা উচিত?
   • চূড়ান্ত যুগ থেকে ওজন
   • এলোমেলোভাবে শুরু করা ওজন
   • সেরা বৈধতা যুগ থেকে ওজন
   • সমস্ত যুগের গড়
4. Why can early stopping act as a form of regularization?
   • It adds a fixed L2 penalty to every weight
   • It guarantees lower test error on every dataset
   • It prevents the model from seeing training examples
   • It limits how long optimization proceeds and can reduce fitting to training-specific patterns
5. প্রশিক্ষণের সময় বৈধকরণ-ত্রুটি বক্ররেখার সাধারণ আকৃতিটি সর্বোত্তমভাবে বর্ণনা করা হয়েছে:
   • একটি U- আকৃতি যা পড়ে তারপর উঠে যায়
   • একঘেয়ে কমছে
   • একটি সমতল লাইন
   • একঘেয়ে বাড়ছে
6. 'মিন_ডেল্টা' থ্রেশহোল্ড সাধারণত কী নির্দিষ্ট করে?
   • স্তরের সর্বনিম্ন সংখ্যা
   • ন্যূনতম উন্নতি যা অগ্রগতি হিসাবে গণ্য হয়
   • সর্বনিম্ন ব্যাচ আকার
   • ন্যূনতম ডেটাসেটের আকার
7. What does patience allow an early-stopping rule to do?
   • Continue training forever regardless of validation results
   • Change the model architecture after every batch
   • Wait through a set number of validation checks without qualifying improvement before stopping
   • Use the test set to select the final epoch
8. Why should the test set generally remain outside the early-stopping loop?
   • The test set cannot contain labels
   • Training libraries cannot load test data
   • Early stopping requires the test set to be empty
   • Repeatedly selecting by test performance would make it part of model selection