Döngüsel Öğrenme Oranları Testi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Döngüsel öğrenme oranları hangi temel varsayıma meydan okuyor?
   • Öğrenme oranının yalnızca eğitim sırasında azalması gerektiği
   • Bu parti büyüklüğü sabit kalmalı
   • Bu modellerin GPU'lara ihtiyacı var
   • Bu veriler karıştırılmalıdır
2. 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
3. 'LR aralık testi' ne işe yarar?
   • GPU bellek kullanımını ölçer
   • Model parametrelerinin sayısını sayar
   • İyi sınırlar seçmek için kaybı izlerken öğrenme oranını yukarı doğru kaydırır
   • Modeli dağıtım dışı veriler üzerinde test eder
4. Tek çevrim politikasında momentum öğrenme oranına göre tipik olarak nasıl davranır?
   • Momentum baştan sona sabit kalıyor
   • Momentum tüm zaman boyunca sıfıra ayarlıdır
   • Momentum tam olarak oranla orantılı olarak artar
   • Momentum ters yönde hareket eder; oran düşük olduğunda yüksek, oran yüksek olduğunda düşük
5. 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
6. Döngüsel öğrenme oranlarını ve LR aralık testini kim başlattı?
   • Geoffrey Hinton
   • Leslie Smith
   • Yann LeCun
   • Andrej Karpathy
7. What sets the duration of a cyclical learning-rate cycle?
   • Model katmanlarının sayısı
   • Kelime büyüklüğü
   • A chosen number of training iterations for the up-and-down pattern
   • The number of optimizer parameters
8. 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