Erken Durdurma Sınavı

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Erken durdurma, ne zaman duracağına karar vermek için öncelikle hangi sinyali izler?
   • Doğrulama seti performansı
   • Eğitim seti kaybı
   • GPU sıcaklığı
   • Model parametresi sayısı
2. 'Sabır' parametresi neyi kontrol eder?
   • Maksimum öğrenme oranı
   • Durdurmadan önce gelişme olmadan kaç dönem beklenmeli?
   • Toplu iş boyutu
   • Doğrulama katlamalarının sayısı
3. Tetikleyicileri erken durdurduktan sonra genellikle hangi ağırlıkları korumalısınız?
   • Son çağın ağırlıkları
   • Rastgele başlatılan ağırlıklar
   • En iyi doğrulama çağının ağırlıkları
   • Tüm dönemlerin ortalaması
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. Eğitim sırasındaki doğrulama-hata eğrisinin tipik şekli en iyi şekilde şu şekilde tanımlanır:
   • Düşen ve sonra yükselen bir U şekli
   • Monoton olarak azalan
   • Düz bir çizgi
   • Monoton olarak artan
6. 'Min_delta' eşiği tipik olarak neyi belirtir?
   • Minimum katman sayısı
   • İlerleme olarak sayılan minimum iyileştirme
   • Minimum parti büyüklüğü
   • Minimum veri kümesi boyutu
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