Вікторина, пов’язана з посібником · Середній Рівень
Тест щодо графіків розігріву та косинусного відпалу
Перевіряє роль розминки на ранніх етапах тренування, перехід до косинусного затухання та те, як читати лінійну зміну та кінцеву точку розкладу.
Питання 1 з 8
Яка основна мета етапу розминки на початку тренування?
Перегляньте кожне запитання8 запитання
Відповіді та пояснення з’являються під час виконання тесту.
- Яка основна мета етапу розминки на початку тренування?
- Для стабілізації ранніх тренувань, коли ваги є випадковими, а градієнти шумними
- Поступово збільшувати розмір партії
- Щоб заморозити нижні шари моделі
- Щоб стиснути модель для швидшого висновку
- За якою формою косинусний відпал знижує швидкість навчання?
- Пряма діагональна лінія
- Косинусова крива, яка починається високо, послаблюється та згладжується біля нуля
- Функція кроку, яка спадає на фіксовані епохи
- Експоненціальний сплеск вгору
- Який оптимізатор особливо виграє від розігріву, оскільки його оцінки дисперсії є ненадійними на ранньому етапі?
- Звичайний SGD без імпульсу
- Пошук по сітці
- Адам та його різновиди
- К-означає
- Що означає T у формулі косинуса?
- Температура моделі для відбору проб
- Кількість використовуваних графічних процесорів
- Розмір словника токенізера
- Загальна кількість тренувальних кроків у розкладі
- 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
- Нуль
- 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