نیورل آرکیٹیکچر سرچ کوئز

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

1. نیورل آرکیٹیکچر سرچ خود کار کیا کرتا ہے؟
   • عصبی نیٹ ورک کی ساخت کا ڈیزائن
   • لیبلنگ ٹریننگ ڈیٹا
   • GPU سرورز کو ٹھنڈا کرنا
   • ماڈلز کے لیے دستاویزات لکھنا
2. کون سے تین اجزاء NAS طریقہ کی وضاحت کرتے ہیں؟
   • ڈیٹا سیٹ، آپٹیمائزر، اور ڈراپ آؤٹ
   • تلاش کی جگہ، تلاش کی حکمت عملی، اور کارکردگی کا تخمینہ
   • انکوڈر، ڈیکوڈر، اور توجہ
   • تربیت، توثیق، اور ٹیسٹ سیٹ
3. What accelerator scale did the original reinforcement-learning NAS paper report for its large search?
   • One GPU for every NAS method
   • A fixed cost of exactly 1,000 GPU-days for every search
   • An experiment using 800 GPUs in that study
   • No accelerator use during architecture search
4. DARTS تلاش کو موثر بنانے کے لیے کون سی کلیدی چال استعمال کرتا ہے؟
   • یہ ایک ہی مثال پر تربیت دیتا ہے۔
   • یہ تمام پوشیدہ تہوں کو ہٹا دیتا ہے۔
   • یہ صرف بے ترتیب تلاش کا استعمال کرتا ہے۔
   • یہ مجرد فن تعمیر کے انتخاب کو تسلسل کے لحاظ سے بہتر بناتا ہے۔
5. ویٹ شیئرنگ NAS میں 'سپر نیٹ' کیا ہے؟
   • ایک اوور پیرامیٹرائزڈ نیٹ ورک جس میں تمام امیدواروں کے فن تعمیرات ہیں، جن کے وزن مشترکہ ہیں۔
   • اربوں پیرامیٹرز والا نیٹ ورک
   • صرف سپر کمپیوٹرز پر چلنے والا نیٹ ورک
   • ماڈل کی بیک اپ کاپی
6. What did the HURRICANE hardware-aware NAS study evaluate?
   • One architecture that is guaranteed optimal on every device
   • Tailored architectures for three hardware types under matched latency constraints
   • A language model trained without any hardware measurements
   • A method that removes latency from architecture evaluation
7. What is one limitation of weight-sharing NAS supernets?
   • They remove all architecture choices
   • They guarantee the globally best architecture
   • The shared weights can bias architecture rankings relative to training each candidate independently
   • They do not use neural networks
8. What does a NAS evaluation need to report for a fair comparison?
   • Only the best test score
   • The GPU brand alone
   • The model name without settings
   • Search space, compute budget, validation protocol, and final retraining setup