Quiz 2

Yếu tố nào sau đây được xem là SIÊU THAM SỐ của một mô hình mạng neural?

• Momentum

• Learning rate

• Dropout

• Tất cả các ý trên đều đúng

High variance sẽ dễ dẫn đến hiện tượng gì?

• Underfitting

• Overfitting

Hàm số nào sau đây có thể được sử dụng làm hàm kích hoạt?

• Tanh

• Sigmoid

• ReLU

• Tất cả các ý trên đều đúng

Phát biểu sau đúng hay sai?

"Trong giai đoạn test mô hình, có thể sử dụng phương pháp dropout".

• Đúng

• Sai

Một trong những hạn chế của thuật toán Batch GD là:

• Tốn nhiều thời gian để chạy mỗi epoch

• Số lượng epoch lớn

• Độ chính xác cập nhật thấp

• Viết code dài

Trong thuật toán Mini-batch GD, nên chọn batch_size là lũy thừa theo cơ số ...

• 1

• 2

• 3

• 5

Đối với một tập dữ liệu, chúng ta không nên phân chia train : test theo tỉ lệ nào sau đây ?

• 35 : 65

• 70 : 30

• 80 : 20

• 90 : 10

Thuật toán tối ưu Adam được xây dựng dựa trên ý tưởng của thuật toán nào sau đây?

• Momentum

• RMSProp

• Momentum + RMSProp

• Quy hoạch động

Trong 3 loại Gradient Descent sau, chúng ta nên sử dụng loại nào để tối ưu về độ chính xác mô hình và thời gian huấn luyện mô hình?

• Batch GD

• Mini-batch GD

• Stochastic GD

Hiện tượng Vanishing gradient dẫn đến hậu quả gì?

• Đạo hàm càng ngày càng nhỏ, khiến cho các trọng số thay đổi nhiều.

• Đạo hàm càng ngày càng lớn, khiến cho các trọng số được cập nhật nhiều lần.

• Đạo hàm biến đổi bất thường, khiến cho các trọng số không ổn định.

• Không gây ra hậu quả gì cả.