Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень
Викторина по графикам прогрева и косинусного отжига
Тестирует роль разминки на раннем этапе обучения, переход к косинусному затуханию и способы чтения линейного линейного изменения и конечной точки графика.
Вопрос 1 из 8
Какова основная цель разминки в начале тренировки?
Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы
Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.
- Какова основная цель разминки в начале тренировки?
- Стабилизировать раннее обучение, когда веса случайны, а градиенты зашумлены.
- Постепенное увеличение размера партии
- Чтобы заморозить нижние слои модели
- Сжать модель для более быстрого вывода
- В зависимости от какой формы косинусный отжиг снижает скорость обучения?
- Прямая диагональная линия
- Косинусическая кривая, которая начинается с высокой точки, затем замедляется и выравнивается около нуля.
- Ступенчатая функция, которая спадает в фиксированные эпохи
- Экспоненциальный скачок вверх
- Какой оптимизатор особенно выигрывает от разминки, поскольку его оценки дисперсии на ранних этапах ненадежны?
- Обычный SGD без импульса
- Поиск по сетке
- Адам и его варианты
- K-средства
- Что обозначает Т в формуле косинуса?
- Температура модели для отбора проб
- Количество используемых графических процессоров
- Размер словаря токенизатора
- Общее количество этапов обучения в расписании
- In the guide’s warmup-plus-cosine schedule, what begins after warmup reaches its target rate?
- Cosine decay begins from the peak learning rate
- All model weights are reset
- The schedule switches to a constant zero rate
- Momentum is removed from every optimizer
- A linear warmup rises from zero to its target rate over 200 steps. About what rate is used halfway through?
- The full target rate
- About half of the target rate
- The learning rate is exactly zero
- Twice the target rate
- At the cosine horizon t = T, what multiplier does the guide’s cosine formula produce?
- Один
- One-half
- Ноль
- It becomes negative one
- Why use a gradual cosine decay after warmup rather than abruptly setting the rate to zero?
- It guarantees a global minimum
- It increases the model’s parameter count
- It removes the need to check training loss
- It lets the rate ease down so optimization can settle gradually