💯 Глубокое обучение.фит_БАК(2/2) — ответы на тест Синергия / МОИ / МТИ / МосАП
Глубокое обучение > Итоговый тест
- правильные ответы на вопросы из теста по данной дисциплине
- вопросы отсортированы в лексикографическом порядке
Глубокое обучение.фит_БАК(2/2)
- Учебный материал
В чем основное преимущество использования функции «ReLU» вместо «сигмоидных» функций?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Быстрее вычисления
- Лучше справляется с обработкой изображений
- Более безопасно
- Меньший размер модели
Для чего в основном используются «сверточные слои» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрование данных
- Извлечение признаков из изображений
- Обработка текста
- Распознавание голоса
Для чего используется «глубокий автокодировщик»?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрование данных
- Уменьшение размерности данных
- Увеличение размера данных
- Хранение больших наборов данных
Для чего используется «нормализация пакетов» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрование пакетов данных
- Улучшение стабильности и производительности модели
- Уменьшение размера пакета
- Увеличение размера пакета
Для чего используется «ранняя остановка» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Для предотвращения переобучения
- Для шифрования модели
- Для сокращения времени обучения
- Для увеличения количества признаков
Для чего используется «рекуррентная нейронная сеть» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Обработка последовательных данных
- Распознавание изображений
- Шифрование данных
- Уменьшение размера данных
Для чего используется «функция активации» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрование данных
- Внесение нелинейности в модель
- Сжатие данных
- Визуализация данных
Для чего используется «функция потерь» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрование данных
- Измерение эффективности работы модели
- Визуализация предсказаний модели
- Уменьшение размера модели
Для чего используются «сети глубоких убеждений»?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Обработка в реальном времени
- Обучение без учителя
- Шифрование данных
- Сжатие данных
Для чего обычно используется «перенос обучения» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Передача данных между серверами
- Применение знаний из одной области в другой
- Шифрование данных модели
- Ускорение обработки данных
Для чего обычно используется «увеличение данных» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Для шифрования данных
- Для уменьшения размера модели
- Для увеличения разнообразия тренировочных данных
- Для ускорения обучения модели
Какова основная цель «глубокого обучения с подкреплением»?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрование данных
- Принятие решений в неопределенных условиях
- Сжатие данных
- Улучшение перевода текста
Какое основное преимущество глубокого обучения перед традиционными алгоритмами?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Требуется меньше данных
- Способность изучать представления признаков
- Более быстрые вычисления
- Проще в программировании
Какой тип задачи представляет собой «генерация изображений» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Обучение с подкреплением
- Полу-контролируемое обучение
Какую роль играет «дропаут» в модели глубокого обучения?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрует данные
- Увеличивает точность модели
- Предотвращает переобучение
- Уменьшает время обучения
Почему в глубоком обучении часто используются GPU?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Для шифрования данных
- Для хранения больших наборов данных
- Для параллельной обработки
- Для улучшения скорости интернета
Что включает в себя «тонкая настройка» модели глубокого обучения?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрование модели
- Незначительные корректировки предварительно обученной модели
- Полное перепроектирование модели
- Обучение модели с нуля
Что делает «стохастический градиентный спуск» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрует данные
- Увеличивает скорость обучения
- Оптимизирует модель, обновляя веса
- Уменьшает размер данных
Что обычно включает в себя «тонкая настройка» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Полное изменение архитектуры модели
- Обучение модели с нуля
- Внесение небольших корректировок в предварительно обученную модель
- Шифрование модели для безопасности
Что означает «обучение от начала до конца» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Обучение от начала до конца набора данных
- Обучение задачам без вмешательства человека
- Использование одной интегрированной модели для задачи
- Последовательное обучение нескольким задачам
Что означает «тонкозернистая классификация» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Классификация с очень маленькими наборами данных
- Различение очень похожих категорий
- Классификация только мелких объектов
- Шифрование данных классификации
Что такое «встраивание слов» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Перевод слов на другой язык
- Представление слов в виде векторов
- Шифрование текстовых данных
- Уменьшение размера текста
Что такое «инженерия признаков» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Процесс выбора и преобразования сырых данных в признаки
- Шифрование признаков для безопасности
- Уменьшение количества признаков в наборе данных
- Увеличение размера модели
Что такое «кросс-валидация» в контексте обучения моделей глубокого обучения?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрование данных
- Обучение на различных подмножествах данных для валидации модели
- Соединение разных моделей
- Уменьшение количества слоев в модели
Что такое «нормализация признаков» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Шифрование признаков
- Масштабирование признаков к определенному диапазону
- Уменьшение количества признаков
- Увеличение размера признаков
Что такое «обнаружение аномалий» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Обнаружение ошибок в модели
- Идентификация необычных шаблонов в данных
- Шифрование конфиденциальных данных
- Уменьшение ошибок в данных
Что такое «обрезка градиента» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Уменьшение размера модели
- Шифрование градиентов
- Ограничение значения градиентов для предотвращения их взрыва
- Ускорение обучения модели
Что такое «переобучение модели» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Когда модель хорошо работает на тренировочных данных, но плохо на невиданных данных
- Когда модель слишком проста
- Когда размер модели слишком велик
- Когда модель обучается слишком короткое время
Что такое «эпоха» в обучении глубокого обучения?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Тип модели
- Одна итерация по всему набору данных
- Метод шифрования данных
- Техника извлечения признаков
Что такое проблема «исчезающего градиента» в глубоком обучении?
Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа из нескольких предложенных вариантов
- Когда градиенты становятся слишком малыми во время обучения
- Когда данные случайно исчезают
- Когда размер модели значительно уменьшается
- Когда происходит шифрование градиентов
