조기 중단 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 조기 중단은 언제 중단할지 결정하기 위해 주로 어떤 신호를 모니터링합니까?
   • 검증 세트 성능
   • 훈련 세트 손실
   • GPU 온도
   • 모델 매개변수 수
2. '인내' 매개변수는 무엇을 제어합니까?
   • 최대 학습률
   • 중지하기 전에 개선 없이 기다려야 하는 epoch 수는 얼마입니까?
   • 배치 크기
   • 검증 접기 수
3. 조기 중지 트리거 후 일반적으로 어떤 가중치를 유지해야 합니까?
   • 마지막 시대의 가중치
   • 무작위로 초기화된 가중치
   • 최고의 검증 시대의 가중치
   • 모든 시대의 평균
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. 훈련 중 검증-오류 곡선의 일반적인 모양은 다음과 같이 가장 잘 설명됩니다.
   • 넘어졌다가 솟아오르는 U자형
   • 단조 감소
   • 평평한 선
   • 단조 증가
6. 'min_delta' 임계값은 일반적으로 무엇을 지정합니까?
   • 최소 레이어 수
   • 진전으로 간주되는 최소한의 개선
   • 최소 배치 크기
   • 최소 데이터 세트 크기
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