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[CV] 하이퍼파라미터 튜닝
이름
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하이퍼 파라미터의 특징으로 올바른 것을 모두 고르세요.
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하이퍼 파라미터의 특징으로 올바른 것을 모두 고르세요.
모형 또는 학습의 특성을 정의하는 변수이다
경사하강법을 통해 점진적으로 개선할 수 있다
학습률, 미니배치, 은닉층의 크기 등이 포함된다
무작위 탐색보다 격자 탐색이 효율적이다
학습률을 찾는 원리에 대한 설명으로 올바른 것을 모두 고르세요
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학습률을 찾는 원리에 대한 설명으로 올바른 것을 모두 고르세요
학습률이 너무 낮으면 손실이 느리게 줄어든다
학습률이 너무 높으면 손실이 늘어난다
학습률을 서서히 변화시키면서 적절한 학습률을 찾는다
손실이 가장 빠르게 감소하는 학습률을 선택한다
하이퍼 파라미터 튜닝을 위해 성능 검증에 사용하는 데이터셋을 가리키는 이름을 모두 고르세요
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하이퍼 파라미터 튜닝을 위해 성능 검증에 사용하는 데이터셋을 가리키는 이름을 모두 고르세요
Training set
Validation set
Development set
Test set
훈련 데이터와 검증 데이터로 1번만 분할해서 사용하는 교차 검증 방법은?
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훈련 데이터와 검증 데이터로 1번만 분할해서 사용하는 교차 검증 방법은?
A
K-Fold
B
Leave-one-out cross-validation
C
Hold out
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