گائیڈ سے منسلک کوئز · درمیانہ سطح

لاٹری ٹکٹ مفروضہ کوئز

لاٹری ٹکٹوں، ابتداء، کٹائی، اور ویرل نیورل نیٹ ورکس کے بارے میں دعووں کی حدود کے بارے میں اپنی سمجھ کو چیک کریں۔

متعلقہ گائیڈ کے راستےلاٹری ٹکٹ کی مفروضہ
سوال 1 کی 8

اس مفروضے میں 'ویننگ ٹکٹ' کیا ہے؟

ہر سوال کا جائزہ لیں۔8 سوالات

جب آپ کوئز دیتے ہیں تو جوابات اور وضاحتیں ظاہر ہوتی ہیں۔

  1. اس مفروضے میں 'ویننگ ٹکٹ' کیا ہے؟
    • ایک ویرل سب نیٹ ورک جو اپنے اصل init سے تربیت یافتہ ہے، پورے نیٹ ورک سے میل کھاتا ہے۔
    • معمول سے زیادہ پیرامیٹرز والا نیٹ ورک
    • انٹرنیٹ سے ڈاؤن لوڈ کیا گیا ایک پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل
    • ہائپر پیرامیٹرز کا تصادفی طور پر اندازہ لگایا گیا سیٹ
  2. In the original lottery-ticket experiments, what was paired with the discovered sparse mask when retraining a ticket?
    • Fresh random values for every surviving weight
    • The surviving weights’ matched original initialization
    • A different architecture for each pruning round
    • The final trained weights with no resetting
  3. لاٹری ٹکٹ کا مفروضہ کس نے تجویز کیا؟
    • گڈ فیلو (2014)
    • Krizhevsky, Sutskever, Hinton (2012)
    • فرینکل اور کاربن (2018)
    • سلور اور ساتھی (2016)
  4. Which procedure did the original Lottery Ticket Hypothesis paper use to identify winning tickets?
    • Randomly remove a fixed half of all weights once
    • Iterative magnitude pruning with a reset to the original initialization
    • Add dropout after each pruning round
    • Increase the learning rate after every epoch
  5. How should the idea that overparameterization helps optimization find a trainable sparse structure be described?
    • A conjecture or proposed explanation, not a result established by the original experiments
    • A theorem proven for every neural-network architecture
    • A guarantee that all weights can be removed without loss
    • A claim that pruning eliminates the need for training data
  6. What does a strong lottery-ticket result claim in its theoretical setting?
    • Every randomly initialized network already solves any task
    • A sufficiently overparameterized randomly initialized network can contain a pruned subnetwork that approximates a target without further weight training
    • Pruning always preserves the trained model’s accuracy
    • A sparse network never needs data
  7. What does iterative magnitude pruning remove at each pruning step?
    • The training examples with the lowest labels
    • The neurons with the most outgoing connections
    • Weights with the smallest magnitudes
    • All weights in the final layer
  8. Which datasets were used in the original paper’s reported lottery-ticket experiments?
    • ImageNet and COCO only
    • LibriSpeech and Common Voice
    • SQuAD and GLUE
    • MNIST and CIFAR-10