Kuis terkait panduan · Sedang Tingkat

Kuis Penurunan Gradien

Tinjau arah penurunan gradien biasa, langkah kecepatan pembelajaran, sampel gradien, momentum, adaptasi Adam, pembaruan numerik, dan batas titik stasioner.

Jalur panduan terkaitPenurunan Gradien
Pertanyaan 1 dari 8

Dalam penurunan gradien biasa, arah manakah yang digunakan relatif terhadap gradien tujuan?

Pratinjau setiap pertanyaan8 pertanyaan

Jawaban dan penjelasan muncul saat Anda mengikuti kuis.

  1. Dalam penurunan gradien biasa, arah manakah yang digunakan relatif terhadap gradien tujuan?
    • Arah gradien negatif
    • Arah gradien positif
    • Arah tegak lurus sembarang menurut definisi
    • Arah yang dipilih tanpa mengevaluasi gradien apa pun
  2. Apa yang dikontrol oleh kecepatan pemelajaran?
    • Jumlah lapisan dalam model
    • Berapa banyak kelas yang dapat diprediksi oleh model
    • Ukuran setiap langkah yang diambil selama pengoptimalan
    • Jumlah data pelatihan yang digunakan
  3. Bagaimana hubungan gradien kumpulan mini dengan tujuan data pelatihan yang dipilih secara penuh?
    • Ia tidak menggunakan contoh
    • Ini dihitung secara batch dan digunakan sebagai perkiraan gradien data lengkap
    • Itu harus sama dengan gradien data lengkap di setiap langkah
    • Itu hanya ada untuk gambar
  4. Masalah apa yang dapat ditimbulkan oleh kecepatan pemelajaran yang terlalu besar?
    • Pelatihan menjadi sangat lambat tetapi stabil
    • Model mengabaikan gradien
    • Kumpulan data menjadi rusak
    • Model ini melampaui batas minimum dan mungkin menyimpang
  5. Informasi apa yang dibawa momentum ke dalam pembaruan penurunan gradien selanjutnya?
    • Hanya ukuran kosakata model
    • Penghapusan permanen semua gradien sebelumnya
    • Kombinasi berjalan berbobot dari gradien sebelumnya
    • Penyetelan ulang acak yang tidak terkait untuk setiap bobot
  6. Apa fitur utama pengoptimal Adam dibandingkan dengan penurunan gradien biasa?
    • Ini menyesuaikan kecepatan pembelajaran efektif untuk setiap parameter
    • Ia menggunakan satu langkah tetap untuk setiap parameter
    • Itu tidak memerlukan gradien
    • Itu hanya melatih lapisan keluaran
  7. Untuk penurunan gradien biasa dengan bobot lama dua, gradien tiga, dan kecepatan pembelajaran sepersepuluh, berapa bobot barunya?
    • Dua koma tiga
    • Satu koma sembilan tujuh
    • Tiga
    • Satu koma tujuh
  8. Apa yang gagal dibuktikan oleh gradien nol untuk tujuan pelatihan noncembung?
    • Bahwa nilai gradiennya nol pada titik yang dievaluasi
    • Bahwa titik saat ini adalah titik minimum global
    • Bahwa tujuan tersebut telah dievaluasi secara lokal
    • Bahwa kondisi titik stasioner berlaku