Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень
Викторина по циклическому темпу обучения
Проверяет треугольные циклы скорости обучения, тест диапазона, поведение по импульсу и разницу между повторяющимися циклами и одноцикловым обучением.
Вопрос 1 из 8
Какое основное предположение бросает вызов циклическим темпам обучения?
Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы
Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.
- Какое основное предположение бросает вызов циклическим темпам обучения?
- Скорость обучения должна только снижаться во время обучения.
- Размер партии должен оставаться постоянным
- Этим моделям нужны графические процессоры
- Эти данные необходимо перетасовать
- What did Smith report for cyclical learning rates on tested classification tasks?
- They always lowered training loss to zero
- They improved accuracy versus fixed rates, often in fewer iterations
- They removed the need for validation data
- They guaranteed escape from every sharp minimum
- Что делает «тест дальности LR»?
- Измеряет использование памяти графического процессора
- Подсчитывает количество параметров модели
- Увеличивает скорость обучения, наблюдая за потерями, чтобы выбрать хорошие границы.
- Тестирует модель на внераспределенных данных.
- Как в политике одного цикла обычно ведет себя импульс относительно скорости обучения?
- Импульс остается фиксированным на протяжении всего
- Импульс все время равен нулю.
- Импульс увеличивается точно в ногу со скоростью
- Импульс движется обратно обратным образом: высокий, когда ставка низкая, и низкий, когда ставка высокая.
- During a triangular cyclical learning-rate cycle, how does the rate move between its bounds?
- It rises from the base rate to the maximum, then falls back toward the base
- It only decreases from the first step
- It stays fixed at the maximum
- It jumps randomly at every minibatch
- Кто ввел циклические темпы обучения и тест диапазона LR?
- Джеффри Хинтон
- Лесли Смит
- Янн ЛеКун
- Андрей Карпаты
- What sets the duration of a cyclical learning-rate cycle?
- The number of model layers
- Размер словарного запаса
- A chosen number of training iterations for the up-and-down pattern
- The number of optimizer parameters
- What distinguishes the one-cycle policy from repeating several triangular cycles?
- It keeps the learning rate constant throughout
- It removes the optimizer’s momentum
- It measures the learning rate only once
- It uses one long learning-rate cycle for the training run