Momentum Testi ile Stokastik Gradyan İnişi

Testi çözdüğünüzde cevaplar ve açıklamalar görünür.

1. Momentum terimi antrenman sırasında ne kadar birikir?
   • Toplam eğitim dönemi sayısı
   • Geçmiş degradelerin devam eden (üssel ağırlıklı) ortalaması
   • Veri kümesinin boyutu
   • Modelin doğruluk geçmişi
2. Uzun, dar bir vadide, düz SGD'nin yaşadığı ve ivmenin düzelmesine yardımcı olduğu hangi sorun var?
   • Sayısal olarak taşıyor
   • Gradyanların hesaplanmasını durdurur
   • Öğrenme oranını otomatik olarak artırır
   • Zemin boyunca yavaşça ilerlerken dik duvarlar boyunca zig-zag çiziyor
3. Momentum katsayısı için ortak bir varsayılan değer:
   • 0,9
   • 0,0
   • 0,5
   • 2.0
4. Momentumu tanımlamak için en sık hangi fiziksel benzetme kullanılır?
   • Sonsuza kadar sallanan bir sarkaç
   • Bir bahar geri geliyor
   • Yokuş aşağı yuvarlanan ağır bir top
   • Su donma
5. Beta = 0,9 olduğunda momentum etkili adımı tutarlı bir yönde kabaca ne kadar güçlendirir?
   • Yaklaşık 2 kez
   • Yaklaşık 0,1 kat
   • Amplifikasyon yok
   • Yaklaşık 10 kez
6. Hangi modern optimizasyon aracı momentum tarzı bir ilk an tahminini içerir?
   • Newton'un yöntemi
   • Adem
   • K-anlamına gelir
   • Rastgele arama
7. In the update v = beta times v plus gradient, what happens when beta is zero?
   • The old velocity is doubled
   • Every gradient becomes zero
   • The previous velocity is discarded and the current gradient determines the step
   • The parameters stop depending on the learning rate
8. Why can repeated gradients with opposing sideways directions produce less zig-zagging under momentum?
   • Their opposing contributions can partially cancel in accumulated velocity
   • All past gradients are stored as separate parameters
   • The loss becomes convex automatically
   • Momentum ignores the current gradient entirely