प्रारंभिक रोक प्रश्नोत्तरी

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

1. जल्दी रुकना मुख्य रूप से किस संकेत की निगरानी करता है ताकि यह तय किया जा सके कि कब रुकना है?
   • सत्यापन-सेट प्रदर्शन
   • प्रशिक्षण-सेट हानि
   • जीपीयू तापमान
   • मॉडल पैरामीटरों की संख्या
2. 'धैर्य' पैरामीटर क्या नियंत्रित करता है?
   • अधिकतम सीखने की दर
   • रुकने से पहले सुधार के बिना कितने युगों तक इंतजार करना होगा
   • बैच का आकार
   • सत्यापन की संख्या गुना है
3. ट्रिगर्स को जल्दी रोकने के बाद, आपको आमतौर पर कौन सा वज़न रखना चाहिए?
   • अंतिम युग से वजन
   • बेतरतीब ढंग से आरंभ किए गए वजन
   • सर्वोत्तम सत्यापन युग से वजन
   • सभी युगों का औसत
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. प्रशिक्षण के दौरान सत्यापन-त्रुटि वक्र के विशिष्ट आकार को इस प्रकार सर्वोत्तम रूप से वर्णित किया गया है:
   • एक यू-आकार जो गिरता है फिर उगता है
   • नीरस रूप से घट रहा है
   • एक समतल रेखा
   • नीरस रूप से बढ़ रहा है
6. 'min_delta' सीमा आम तौर पर क्या निर्दिष्ट करती है?
   • परतों की न्यूनतम संख्या
   • न्यूनतम सुधार जिसे प्रगति के रूप में गिना जाता है
   • न्यूनतम बैच आकार
   • न्यूनतम डेटासेट आकार
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