239강부터 242강까지의 문제집입니다. 48문항이고 강의를 다 읽은 뒤에 풀도록 짰습니다.
모든 수치는 각 강의의 코드 검산에서 그대로 가져왔습니다. 답을 외우는 문제가 아니라 어느 강의 어느 자리를 보면 되는지 되짚는 문제입니다.
| 묶음 | 문항 | 무엇을 묻나 |
|---|---|---|
| A | 부터 | 퍼셉트론과 다층 신경망 |
| B | 부터 | 활성함수 |
| C | 부터 | 보편근사정리 |
| D | 부터 | 층을 지나는 그래디언트 |
문제 1. 퍼셉트론이 배타적 논리합을 못 푸는 이유를 쓰세요.
답. 네 부등식이 서로 모순이라 원리적으로 불가능하기 때문입니다.
문제 2. 강 검산에서 배타적 논리합에 대해 퍼셉트론이 맞힌 개수를 쓰세요.
답. 개입니다.
문제 3. 배타적 논리합을 논리합과 논리곱으로 어떻게 쓰는지 적으세요.
답. 논리합 빼기 두 배의 논리곱입니다.
문제 4. 활성함수 없이 층을 쌓으면 어떻게 되는지 쓰세요.
답. 선형 하나와 같은 함수족이 됩니다.
문제 5. 강 검산에서 활성 없이 세 층과 활성 넣고 세 층의 따로 뗀 정확도를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 6. 강 검산에서 은닉 단위 개와 개의 따로 뗀 정확도를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 7. 차원에서 직선 개가 만드는 최대 조각 수를 쓰세요.
답. 더하기 더하기 에서 개를 고르는 수입니다.
문제 8. 강 검산에서 네 층과 여덟 층의 따로 뗀 정확도를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 9. 강 검산에서 한 층 넓게와 네 층의 상한 대비를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 10. 신경망의 마지막 층이 무엇과 같은지 쓰세요.
답. 소프트맥스를 붙인 선형 분류기이고 강의 로지스틱 회귀와 같습니다.
문제 11. 강 검산에서 원래 입력과 마지막 은닉층에서의 선형 분류 따로 뗀 정확도를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 12. 강 검산에서 마지막 층을 지운 직후와 다시 학습한 뒤의 정확도를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 13. 활성함수의 도함수가 이면 무엇이 일어나는지 쓰세요.
답. 그 단위는 신호가 막혀 영원히 안 배웁니다.
문제 14. 강 검산에서 탄젠트의 에서의 도함수를 쓰세요.
답. 입니다.
문제 15. 강 검산에서 정류 선형의 최대 상대 오차와 그 자리를 쓰세요.
답. 이고 근처입니다.
문제 16. 로지스틱의 도함수 최댓값과 그 결과를 쓰세요.
답. 이고 층마다 최소 네 배씩 줄어듭니다.
문제 17. 강 검산에서 깊이 일 때 로지스틱과 탄젠트의 첫 층 나누기 마지막을 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 18. 강 검산에서 깊이 일 때 로지스틱과 탄젠트의 따로 뗀 정확도를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 19. 정류 선형에서만 죽은 단위가 생기는 이유를 쓰세요.
답. 음수 쪽 도함수가 정확히 인 유일한 함수이기 때문입니다.
문제 20. 강 검산에서 학습률 과 의 죽은 비율을 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 21. 강 검산에서 정류 선형의 출력 평균과 입력 대비 분산 비를 쓰세요.
답. 와 입니다.
문제 22. 강 검산에서 새는 정류 선형의 기울기 과 의 따로 뗀 정확도를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 23. 강 검산에서 깊이 에서 잔차 연결이 무엇을 바꾸는지 쓰세요.
답. 이 이 됩니다.
문제 24. 은닉층과 출력층의 활성함수를 고르는 기준 차이를 쓰세요.
답. 은닉층은 학습이 되게 고르고 출력층은 값의 범위로 고릅니다.
문제 25. 보편근사정리의 조건을 쓰세요.
답. 활성함수가 다항식이 아니면 됩니다.
문제 26. 강 검산에서 조각 개와 개의 최대 오차를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 27. 강 검산에서 손으로 만든 신경망의 전체 구간 최대 오차를 쓰세요.
답. 입니다.
문제 28. 진동이 두 배 빨라지면 조각이 몇 배 필요한지 쓰세요.
답. 대략 두 배입니다.
문제 29. 강 검산에서 차원에서 축마다 등분했을 때의 조각 수를 쓰세요.
답. 개입니다.
문제 30. 강 검산에서 은닉 개와 개의 평균 제곱 오차를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 31. 정리가 답하는 물음과 안 답하는 물음을 쓰세요.
답. 존재하는가에는 답하고 찾을 수 있는가에는 안 답합니다.
문제 32. 강 검산에서 학습한 은닉 개와 손 구성 개의 최대 오차를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 33. 강 검산에서 진동수 일 때 손 구성 개와 학습 개의 최대 오차를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 34. 정류 선형 신경망이 학습 구간 밖에서 어떤 함수인지 쓰세요.
답. 정확히 선형입니다.
문제 35. 강 검산에서 일 때 정류 선형과 로지스틱의 출력을 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 36. 강 검산에서 한 층 과 여섯 층 의 최대 오차를 쓰세요.
답. 와 입니다.
문제 37. 층을 지나며 무엇이 곱해지는지 쓰세요.
답. 가중치와 활성 도함수의 곱인 야코비입니다.
문제 38. 강 검산에서 층 과 층 의 특이값 비를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 39. 강 검산에서 정착 대비 와 의 야코비 노름을 쓰세요.
답. 와 입니다.
문제 40. 정착 초기화가 나누기 너비인 이유를 쓰세요.
답. 정류 선형이 평균 절반을 켜서 그것을 되돌려야 하기 때문입니다.
문제 41. 강 검산에서 켜진 비율 와 의 야코비 노름을 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 42. 강 검산에서 층마다 개 죽었을 때의 야코비 계수를 쓰세요.
답. 입니다.
문제 43. 잔차 연결이 최소 특이값을 지키는 이유를 쓰세요.
답. 야코비가 단위행렬 더하기 무엇이라 완전히 사라질 수 없기 때문입니다.
문제 44. 강 검산에서 층 일 때 보통과 잔차의 최소 특이값을 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 45. 강 검산에서 깊이 일 때 잔차 연결과 스케일 없는 잔차의 정확도를 쓰세요.
답. 과 입니다.
문제 46. 강 검산에서 걸음 과 의 첫 층 나누기 마지막을 쓰세요.
답. 와 입니다.
문제 47. 강 검산에서 층 과 층 의 상대 갱신을 쓰세요.
답. 와 입니다.
문제 48. 깊이 문제의 처방 순서를 쓰세요.
답. 학습률을 먼저 고르고 그 위에서 구조를 바꿉니다.
| 무엇을 틀렸나 | 어디로 돌아가나 |
|---|---|
| 부터 | 강 |
| 부터 | 강 |
| 부터 | 강 |
| 부터 | 강 |
여러 묶음에서 고르게 틀렸으면 단원 index의 표들을 먼저 다시 봅니다. 네 강의가 서로를 어떻게 부르는지가 거기에 모여 있습니다.