
Kiểm tra Chương 5: Học Mô Hình Tham Số
Authored by 22022573 - Đỗ Cảnh
Other
12th Grade
Used 1+ times

AI Actions
Add similar questions
Adjust reading levels
Convert to real-world scenario
Translate activity
More...
Content View
Student View
10 questions
Show all answers
1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Early stopping là một kỹ thuật quan trọng trong việc tối ưu mô hình học máy để tránh hiện tượng gì?
Variance
Overfitting
Bias
Underfitting
2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Regularization được sử dụng để giảm thiểu hiện tượng gì trong mô hình học máy?
Overfitting
Underfitting
Bias
Variance
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Robustness của một model đo lường khả năng chống lại ảnh hưởng xấu từ điểm nào trong dữ liệu?
Mean
Inliers
Outliers
Median
4.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Ví dụ nào không phải là loss function dùng cho bài toán classification?
Hinge loss
Squared error loss
Absolute error loss
Exponential loss
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Gradient descent hoạt động dựa trên việc tính toán và cập nhật tham số mô hình theo gì?
Gradient của hàm mục tiêu
Loss function
Hessian của hàm mục tiêu
Regularization term
6.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Stochastic gradient descent sử dụng mini-batch để tính toán gradient và cập nhật tham số mô hình. Mini-batch là gì?
Tập con nhỏ của dữ liệu huấn luyện
Toàn bộ dữ liệu huấn luyện
Tập kiểm tra
Tập validation
7.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
Hyperparameter là các tham số được xác định trước khi huấn luyện mô hình. Chúng ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình nhưng không thể được học từ dữ liệu huấn luyện. Đúng hay sai?
Đúng
Không rõ
Sai
Cần thêm thông tin
Access all questions and much more by creating a free account
Create resources
Host any resource
Get auto-graded reports

Continue with Google

Continue with Email

Continue with Classlink

Continue with Clever
or continue with

Microsoft
%20(1).png)
Apple
Others
Already have an account?