गाइड से जुड़ी प्रश्नोत्तरी · मध्यम स्तर

बैकप्रोपेगेशन प्रश्नोत्तरी

बैकप्रॉपैगेशन ग्रेडिएंट, रिवर्स डिपेंडेंसी ऑर्डर, कैश्ड फॉरवर्ड वैल्यू, चेन-रूल गुणन, साझा-पथ योग और ऑप्टिमाइज़र पृथक्करण का परीक्षण करें।

संबंधित मार्गदर्शक पथपश्चप्रचार
प्रश्न 1 का 8

What quantity does backpropagation compute for a neural network's relevant weights?

प्रत्येक प्रश्न का पूर्वावलोकन करें8 प्रश्न

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

  1. What quantity does backpropagation compute for a neural network's relevant weights?
    • Derivatives of the loss with respect to those weights
    • A causal percentage of total error uniquely assigned to each weight
    • The architecture drawing without any calculation
    • A permanently updated set of weights without an optimizer
  2. बैकप्रोपेगेशन के मूल में कौन सा गणितीय नियम है?
    • पाइथागोरस प्रमेय
    • बेयस प्रमेय
    • कलन का शृंखला नियम
    • द्विघात सूत्र
  3. Why can reverse-mode backpropagation compute many parameter derivatives efficiently?
    • It avoids all local derivatives
    • It reuses graph structure and relevant intermediate results
    • It calculates only the output prediction again
    • It guarantees every implementation has exactly one forward pass of runtime
  4. बैकप्रॉपैगेशन ग्रेडिएंट्स की गणना किस क्रम में करता है?
    • इनपुट लेयर से आउटपुट लेयर की ओर
    • बिना किसी क्रम के सभी परतें एक साथ
    • केवल मध्य छुपी परत के लिए
    • आउटपुट लेयर से इनपुट लेयर की ओर पीछे की ओर
  5. Does computing backpropagation gradients by itself establish that model weights were updated?
    • Yes; every backward computation automatically applies a learning rate
    • Yes; gradient values always replace the weights directly
    • No; the optimizer update is a separate step
    • Only if the network has no parameters
  6. In a conventional cached-backpropagation workflow, what does the forward computation provide for later derivative calculations?
    • Relevant intermediate values that can be retained for the backward computation
    • A completed optimizer update without any update rule
    • A guarantee that all later evaluation errors disappear
    • A permanent deletion of the training objective
  7. On one composed backpropagation path, local scalar derivatives are three and four. What is their chain-rule product?
    • सात
    • एक
    • Three quarters
    • Twelve
  8. A shared parameter has loss-gradient contributions two and five through two paths. What combined contribution is accumulated?
    • दस
    • सात
    • तीन
    • Two fifths