Câu đố dừng sớm

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. Việc dừng sớm chủ yếu theo dõi tín hiệu nào để quyết định thời điểm dừng?
   • Hiệu suất thiết lập xác thực
   • Mất tập huấn luyện
   • nhiệt độ GPU
   • Số lượng tham số mô hình
2. Tham số 'kiên nhẫn' kiểm soát điều gì?
   • Tỷ lệ học tập tối đa
   • Phải đợi bao nhiêu thời đại không cải thiện mới dừng lại
   • Kích thước lô
   • Số lần xác nhận
3. Sau khi ngừng kích hoạt sớm, bạn thường nên giữ mức tạ nào?
   • Trọng số từ kỷ nguyên cuối cùng
   • Các trọng số được khởi tạo ngẫu nhiên
   • Trọng số từ kỷ nguyên xác thực tốt nhất
   • Trung bình của tất cả các kỷ nguyên
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. Hình dạng điển hình của đường cong xác nhận lỗi trong quá trình đào tạo được mô tả rõ nhất là:
   • Hình chữ U rơi xuống rồi lại nổi lên
   • Giảm đơn điệu
   • Một đường thẳng
   • Tăng đơn điệu
6. Ngưỡng 'min_delta' thường chỉ định điều gì?
   • Số lớp tối thiểu
   • Sự cải thiện tối thiểu được tính là tiến bộ
   • Kích thước lô tối thiểu
   • Kích thước tập dữ liệu tối thiểu
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