Maswali yanayounganishwa na mwongozo · Ngumu Kiwango

Maswali ya Lookahead na Simba Optimizers

Hukagua uzani wa haraka na wa polepole wa Lookahead, sasisho la kasi linalolingana na ishara la Simba, na athari za chaguo la kumbukumbu na kiwango cha kujifunza.

Njia za mwongozo zinazohusianaLookahead Na Simba Optimizers
Swali 1 ya 8

Ni hatua gani ya kubainisha ya kimahesabu katika sasisho la uzani la kiboreshaji cha Simba?

Hakiki kila swali8 maswali

Majibu na maelezo huonekana unapojibu maswali.

  1. Ni hatua gani ya kubainisha ya kimahesabu katika sasisho la uzani la kiboreshaji cha Simba?
    • Kuchukua ishara ya neno lenye msingi wa kasi
    • Kugawanya upinde rangi kwa wastani wake wa kukimbia wa mraba
    • Kuhesabu makadirio ya mpangilio wa pili wa Hessian
    • Uzani wa wastani katika vituo vingi vya ukaguzi
  2. Lookahead inaundaje uboreshaji wake?
    • Inatumia seti moja ya uzani iliyosasishwa mara mbili kwa kila hatua
    • Hudumisha uzani 'haraka' uliosasishwa na kiboreshaji msingi na uzani 'polepole' ambao huingiliana nao mara kwa mara.
    • Huondoa kasi kabisa ili kuhifadhi kumbukumbu
    • Inafunza mitandao miwili na kupeana wastani wa matokeo yao
  3. Je, kiboreshaji cha Simba kiligunduliwaje hapo awali?
    • Kwa kuipata kwa mkono kutoka kwa nadharia ya uboreshaji ya mbonyeo
    • Kwa wastani wa masasisho ya SGD na Adam
    • Kupitia utafutaji wa programu ya kiishara otomatiki juu ya kanuni za viboreshaji
    • Kutoka kwa uigaji wa fizikia wa mwendo wa chembe
  4. Ikilinganishwa na Adamu, ni nini faida kuu ya kumbukumbu ya Simba?
    • Haihifadhi serikali hata kidogo
    • Inatumia uzani wa nusu-usahihi moja kwa moja
    • Inashiriki hali katika tabaka zote
    • Huweka buffer moja tu ya kasi badala ya tensor za serikali mbili za Adamu
  5. Kwa nini Simba kwa kawaida huhitaji kiwango kidogo cha kujifunza kuliko Adamu?
    • Kwa sababu utendakazi wa ishara hufanya ukubwa wa kila sasisho kuwa sawa, na kuongeza hatua kwa ufanisi
    • Kwa sababu haitumii kasi
    • Kwa sababu inasindika batches kubwa
    • Kwa sababu inalemaza kuoza kwa uzito
  6. Faida ya vitendo ya Lookahead ni kwamba inaelekea kufanya mafunzo:
    • Nyeti zaidi kwa uchaguzi wa hyperparameters
    • Imara zaidi na imara, na oscillation iliyopunguzwa
    • Polepole kwa hatua kwa kipengele cha kumi
    • Haioani na Adam au SGD
  7. Lookahead slow weights are 0 and the fast weights end an inner loop at 8. If alpha is 0.25, where do the slow weights move?
    • To 8, regardless of alpha
    • To −2, away from the fast weights
    • To 2, one quarter of the distance toward the fast weights
    • They remain at 0 because alpha only changes Lion
  8. After Lookahead updates its slow weights at synchronization, where do the fast weights restart?
    • At the original random initialization
    • At the final validation predictions
    • At the previous slow weights before interpolation
    • At the updated slow-weight values for the next inner loop