Trainingstechniken für Deep Learning: Quizfragen und Antworten

Question 1

Welche Aussage beschreibt den Gradientenabstieg präzise?

Accepted Answer

Eine iterative Optimierungstechnik zur Minimierung einer Verlustfunktion mithilfe von Gradienteninformation

Answer

Eine Methode zur Berechnung der Ableitungen einer Funktion ohne Gradienteninformation

Answer

Ein Algorithmus zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen ausschließlich mit Rückwärtspropagation

Answer

Eine Regularisierungstechnik zur Verhinderung von Überanpassung in Deep-Learning-Modellen

Question 2

Was ist der primäre Zweck von Backpropagation in Deep-Learning-Modellen?

Accepted Answer

Berechnung der Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Modellparameter

Answer

Aktualisierung der Modellparameter nach dem Gradienten

Answer

Berechnung der Vorhersagewahrscheinlichkeiten des Modells

Answer

Verhinderung von Überanpassung durch Regularisierung

Question 3

Was ist der Hauptunterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen in Deep Learning?

Accepted Answer

Überwachtes Lernen verwendet beschriftete Daten, während unüberwachtes Lernen unbeschriftete Daten verwendet.

Answer

Überwachtes Lernen trainiert Modelle für Klassifizierungsaufgaben, während unüberwachtes Lernen Modelle für Regressionsaufgaben trainiert.

Answer

Überwachtes Lernen ist konzeptionell einfacher als unüberwachtes Lernen.

Answer

Es gibt keinen wesentlichen Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen.

Question 4

Was ist ein Convolutional Neural Network (CNN)?

Accepted Answer

Ein Deep-Learning-Modell, das speziell für die Verarbeitung von Rasterdaten wie Bildern konzipiert ist

Answer

Ein Deep-Learning-Modell, das nur für die Verarbeitung von Sequenzdaten wie Text verwendet wird

Answer

Ein Deep-Learning-Modell, das für alle Datentypen geeignet ist

Answer

Ein Deep-Learning-Modell, das für die Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Audio entwickelt wurde

Question 5

Was ist der Unterschied zwischen einem Optimierer und einer Verlustfunktion?

Accepted Answer

Ein Optimierer aktualisiert die Modellparameter, während eine Verlustfunktion den Fehler des Modells misst

Answer

Eine Verlustfunktion aktualisiert die Modellparameter, während ein Optimierer den Fehler des Modells misst

Answer

Ein Optimierer und eine Verlustfunktion sind im Wesentlichen dasselbe

Answer

Es besteht kein Unterschied zwischen einem Optimierer und einer Verlustfunktion

Question 6

Wie funktioniert der Gradientenabstieg?

Accepted Answer

Er minimiert schrittweise die Verlustfunktion eines Modells, indem er seine Gewichte anpasst.

Answer

Er berechnet direkt die Ableitung der Verlustfunktion für das Modell.

Answer

Er wird nur zur Optimierung linearer Modelle verwendet.

Answer

Er garantiert immer die Konvergenz zur besten Lösung.

Question 7

Welche Methode dient in Trainingstechniken für Deep Learning zur Optimierung der Modellparameter?

Accepted Answer

Gradientenabstieg

Answer

K-means-Clustering

Answer

Regressionsanalyse

Answer

Baumsuche

Question 8

Was ist der Zweck von Dropout in Trainingstechniken für Deep Learning?

Accepted Answer

Reduzierung von Überanpassung durch stochastische Regularisierung

Answer

Beschleunigung des Trainings

Answer

Erhöhung der Modellkapazität

Question 9

Welche Technik hilft, das Problem des verschwindenden Gradienten in Trainingstechniken für Deep Learning zu bewältigen?

Accepted Answer

Batchnormierung

Answer

L2-Regularisierung

Answer

Datenerweiterung

Answer

Dropout

Question 10

Was ist der Hauptunterschied zwischen stochastischem Gradientenabstieg (SGD) und Mini-Batch-Gradientenabstieg (MBGD)?

Accepted Answer

MBGD verwendet einen Teil des Trainingsdatensatzes, während SGD einzelne Datenpunkte verwendet

Answer

SGD ist langsamer als MBGD

Answer

MBGD ist anfälliger für Überanpassung als SGD

Question 11

Was ist das Ziel der Datenerweiterung?

Accepted Answer

Erhöhung der Diversität des Datensatzes durch Generieren neuer Datenpunkte aus vorhandenen Daten, um Überanpassung zu verringern

Answer

Reduzierung der Rechenzeit des Trainings

Answer

Verbesserung der Verallgemeinerungsfähigkeit des Modells

Question 12

Welche der folgenden Techniken kann zur Überwachung der Konvergenz des Trainingsvorgangs verwendet werden?

Accepted Answer

Validierungsmenge

Answer

Lernrate

Answer

Batchgröße

Answer

Initialisierungsverfahren

Question 13

Was ist der Hauptzweck der Lernrate?

Accepted Answer

Steuerung der Schrittweite bei der Aktualisierung der Modellparameter während des Gradientenabstiegs

Answer

Berechnung der Gradienten

Answer

Initialisierung der Modellgewichte

Question 14

Was ist ein Vorteil des frühen Stoppens?

Accepted Answer

Verhinderung von Überanpassung durch rechtzeitiges Beenden des Trainings, wenn die Leistung auf der Validierungsmenge aufhört, sich zu verbessern

Answer

Beschleunigung des Trainingsvorgangs

Answer

Erhöhung der Konvergenzgeschwindigkeit

Question 15

Was ist der Zweck der Batchnormalisierung?

Accepted Answer

Beschleunigung des Trainings und Stabilisierung der Eingaben für nachfolgende Schichten durch Normalisierung der Aktivierungen jeder Batch

Answer

Verbesserung der Verallgemeinerungsfähigkeit

Answer

Reduzierung des Rechenaufwands

Question 16

Welches Verfahren minimiert die Kostenfunktion eines Deep-Learning-Modells?

Accepted Answer

Gradientenabstieg

Answer

Regularisierung

Answer

Backpropagation

Answer

Datenaugmentation

Question 17

Welche Aussage über Backpropagation im Deep Learning ist korrekt?

Accepted Answer

Berechnet den Gradienten der Kostenfunktion für die Optimierung des Modells

Answer

Ist eine Aktivierungsfunktion, die Nichtlinearitäten einführt

Answer

Ist ein Verfahren zur Aktualisierung der Modellparameter

Answer

Verhindert Überanpassung durch Reduzierung der Modellkomplexität

Question 18

Wie wird die Leistung eines Deep-Learning-Modells typischerweise bewertet?

Accepted Answer

Verwendung von Metriken wie Genauigkeit, Präzision und Rückruf

Answer

Visuelle Inspektion der Modellvorhersagen

Answer

Optimierung der Hyperparameter nach bestem Wissen

Answer

Analyse von Trainingsprotokollen

Question 19

Was ist ein wesentliches Problem bei Überanpassung in Deep-Learning-Modellen?

Accepted Answer

Das Modell lernt Trainingsspezifika zu gut und generalisiert schlecht auf neue Daten

Answer

Das Modell ist zu komplex und erfordert mehr Daten, um effektiv zu trainieren.

Answer

Das Modell ist zu einfach und kann nicht genügend Informationen aufnehmen.

Question 20

Gradientenabstieg ist eine Methode, die zur **Optimierung** von Deep-Learning-Modellen verwendet wird. Wie wird Gradientenabstieg am besten beschrieben?

Accepted Answer

Eine iterative Methode zur Minimierung einer Verlustfunktion.

Answer

Eine Technik zur Regularisierung von Überanpassung.

Answer

Ein Algorithmus zur Klassifizierung von Datenpunkten.

Question 21

Die **Backpropagation** ist ein entscheidender Bestandteil des Trainings von Deep-Learning-Modellen. Was ist ihr primärer Zweck?

Accepted Answer

Berechnung der Gradienten der Verlustfunktion.

Answer

Minimierung der Modellvorhersagefehler.

Answer

Aktualisierung der Modellgewichte.

Answer

Identifizierung überangepasster Modelle.

Question 22

**Regularisierungstechniken** spielen eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Modellleistung. Welche Regularisierungsmethode bestraft explizit große Modellgewichte?

Accepted Answer

Gewichtszerfall

Answer

Dropout

Answer

Datenerweiterung

Answer

Früher Stopp

Question 23

**Gradientenbasierte Optimierungsalgorithmen** werden häufig für das Training von Deep-Learning-Modellen verwendet. Welcher Vorteil ist mit ihrer Verwendung verbunden?

Accepted Answer

Schnelle Konvergenz zu einem lokalen Minimum.

Answer

Garantierte Konvergenz zum globalen Minimum.

Answer

Keine Notwendigkeit für Hyperparameteroptimierung.

Answer

Robustheit gegenüber verrauschten Daten.

Question 24

Welche Methode wird zur Minimierung der Verlustfunktion eines Deep-Learning-Modells üblicherweise eingesetzt?

Accepted Answer

Gradientenabstieg

Answer

Regularisierung

Answer

Neuronale Netzwerk-Initialisierung

Answer

Frühes Stoppen

Question 25

Wie lautet der primäre Zweck des Backpropagation-Algorithmus beim Training von Deep-Learning-Modellen?

Accepted Answer

Berechnung der Gradienten der Verlustfunktion

Answer

Bewertung der Modellleistung

Answer

Aktualisierung der Modellparameter

Answer

Initialisierung der Modellgewichte

Question 26

Nenne eine gängige Metrik zur Bewertung der Leistung eines Deep-Learning-Modells für eine Klassifizierungsaufgabe.

Accepted Answer

Genauigkeit

Answer

Mean Squared Error (MSE)

Answer

Korrelationskoeffizient

Answer

Regressionssumme der Quadrate (RSS)

Question 27

Welche Funktion hat die Lernrate beim Training von Deep-Learning-Modellen?

Accepted Answer

Sie steuert die Schrittweite, mit der sich Modellparameter ändern.

Answer

Sie bestimmt die Anzahl der Trainingsepochen.

Answer

Sie legt fest, welche Verlustfunktion verwendet wird.

Question 28

Welche Architektur wird für Deep-Learning-Aufgaben zur Bildklassifizierung häufig verwendet?

Accepted Answer

Convolutional Neural Network (CNN)

Answer

Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs)

Answer

Selbstorganisierende Karten (SOMs)

Answer

Transformer

Question 29

Was ist der Zweck der Datenvergrößerung beim Training von Deep-Learning-Modellen?

Accepted Answer

Sie erhöht die Datenvielfalt, um die Verallgemeinerungsfähigkeit des Modells zu verbessern.

Answer

Sie reduziert die Trainingszeit des Modells.

Answer

Sie erkennt Ausreißer in den Trainingsdaten.

Question 30

Erläutere das Prinzip des frühzeitigen Stoppens beim Training von Deep-Learning-Modellen.

Accepted Answer

Das Training wird beendet, wenn sich die Modellleistung auf einem Validierungsdatensatz verschlechtert.

Answer

Das Training wird beendet, wenn eine bestimmte Anzahl von Epochen erreicht ist.

Question 31

Welcher Algorithmus wird verwendet, um die Gewichte in einem Deep-Learning-Modell während des Trainings anzupassen?

Accepted Answer

Gradientenabstieg

Answer

Support Vector Machine

Answer

Lineare Regression

Answer

K-Means-Clustering

Question 32

Welche Metrik wird verwendet, um die Leistung eines Regressionsmodells zu bewerten, indem der durchschnittliche Fehler zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten gemessen wird?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler (MAE)

Answer

Genauigkeit

Answer

Precision

Answer

Recall

Question 33

Welche Technik ermöglicht es, Fehler durch ein neuronales Netzwerk zurückzuverbreiten, um die Gewichte anzupassen?

Accepted Answer

Backpropagation

Answer

Regularisierung

Answer

Dropout

Answer

Gradientenabstieg

Question 34

Welche der folgenden Methoden wird verwendet, um Überanpassung in Deep-Learning-Modellen zu verhindern, indem die Komplexität des Modells begrenzt wird?

Accepted Answer

Regularisierung

Answer

Gradientenabstieg

Answer

Backpropagation

Question 35

Welche Technik wird verwendet, um zufällige Neuronen in einem Netzwerk während des Trainings auszuschalten, um die Abhängigkeit zwischen Neuronen zu reduzieren?

Accepted Answer

Dropout

Answer

Transferlernen

Answer

Frühzeitiges Beenden

Answer

Regularisierung

Question 36

Welche Technik ermöglicht es, ein vortrainiertes Modell auf eine neue Aufgabe zu übertragen, indem die bereits gelernten Gewichte angepasst werden?

Accepted Answer

Transferlernen

Answer

Datenaugmentation

Answer

Dropout

Answer

Regularisierung

Question 37

Welche Technik wird verwendet, um die Hyperparameter eines Deep-Learning-Modells zu optimieren, z. B. die Lernrate oder die Anzahl der Schichten?

Accepted Answer

Hyperparameteroptimierung

Answer

Gradientenabstieg

Answer

Backpropagation

Answer

Regularisierung

Question 38

Welcher Algorithmus wird typischerweise eingesetzt, um die Gewichte eines Deep-Learning-Modells während des Trainings anzupassen?

Accepted Answer

Gradientenabstieg

Answer

Naive Bayes

Answer

Entscheidungsbaum

Answer

K-Nearest-Neighbor

Question 39

Was ist der Zweck der Backpropagation im Deep Learning?

Accepted Answer

Berechnung des Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Modellgewichte

Answer

Initialisierung der Modellgewichte

Answer

Verhinderung von Überanpassung

Answer

Optimierung der Lernrate

Question 40

Welches Problem kann bei der Verwendung einer zu kleinen Lernrate während des Trainings eines Deep-Learning-Modells auftreten?

Accepted Answer

Das Modell konvergiert langsam oder überhaupt nicht.

Answer

Das Modell wird zu komplex.

Answer

Das Modell überanpasst.

Answer

Die Trainingszeit wird verkürzt.

Question 41

Wozu dient die Validierungsmenge im Trainingsprozess eines Deep-Learning-Modells?

Accepted Answer

Bewertung der Modellleistung während des Trainings und Erkennung von Überanpassung.

Answer

Optimierung der Lernrate.

Answer

Reduzierung der Trainingszeit.

Answer

Initialisierung der Modellgewichte.

Question 42

Welchen Vorteil bietet die Batch-Normalisierung beim Training eines Deep-Learning-Modells?

Accepted Answer

Beschleunigung des Trainings und Verbesserung der Generalisierung.

Answer

Optimierung der Lernrate.

Answer

Erhöhung der Modellkomplexität.

Answer

Reduzierung der Anzahl der benötigten Trainingsdaten.

Question 43

Welche Aussage über Early Stopping als Regularisierungstechnik ist korrekt?

Accepted Answer

Das Training wird gestoppt, wenn die Leistung des Modells auf der Validierungsmenge nicht mehr verbessert wird.

Answer

Die Gewichte des Modells werden auf Null gesetzt, wenn die Leistung auf der Validierungsmenge nicht mehr verbessert wird.

Answer

Das Modell wird komplexer, um die Leistung auf der Validierungsmenge zu verbessern.

Question 44

Welches Optimierungsverfahren berücksichtigt den vorherigen Gradienten, um die aktuelle Gewichtsaktualisierung zu beeinflussen?

Accepted Answer

Gradient Descent with Momentum

Answer

Mini-Batch Gradient Descent

Answer

Batch Gradient Descent

Answer

Stochastic Gradient Descent (SGD)

Question 45

Welche Beschreibung trifft am besten auf den Gradientenabstieg zu?

Accepted Answer

Ein iterativer Algorithmus, der die Gewichte eines Modells in Richtung des Minimums der Verlustfunktion anpasst.

Answer

Ein Algorithmus, der die Komplexität des Modells reduziert, um Überanpassung zu verhindern.

Answer

Ein Algorithmus, der die Datenpunkte nach ihrer Bedeutung für die Modellleistung sortiert.

Question 46

Welche Rolle spielt die Backpropagation beim Training eines Deep-Learning-Modells?

Accepted Answer

Sie berechnet die Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Modellgewichte, um die Richtung für den Gradientenabstieg zu bestimmen.

Answer

Sie reduziert die Anzahl der Schichten in einem neuronalen Netzwerk, um die Trainingszeit zu verkürzen.

Answer

Sie optimiert die Lernrate während des Trainings.

Question 47

Was ist der Hauptzweck der Regularisierung bei Deep-Learning-Modellen?

Accepted Answer

Überanpassung zu verhindern, indem die Komplexität des Modells begrenzt wird.

Answer

Die Modellgewichte zu initialisieren.

Answer

Die Leistung des Modells auf unsichtbaren Daten zu verbessern, indem die Trainingsdaten erweitert werden.

Answer

Die Trainingszeit zu verkürzen, indem redundante Schichten entfernt werden.

Question 48

Wie beschränkt L1-Regularisierung die Komplexität eines Modells?

Accepted Answer

Durch Setzen einiger Neuronalgewichte auf Null, wodurch die Anzahl der aktiven Verbindungen im Netzwerk reduziert wird.

Answer

Indem Überanpassung durch Reduzierung der Modellkapazität verhindert wird.

Answer

Indem die Summe der Gewichte in jeder Schicht begrenzt wird, um eine uniforme Verteilung zu fördern.

Question 49

Welche der folgenden Methoden ist KEINE Trainingstechnik für Deep-Learning-Modelle?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Stochastischer Gradientenabstieg

Answer

Batch-Gradientenabstieg

Question 50

Welche Technik dient der Anpassung der Lerngeschwindigkeit während des Trainingsprozesses?

Accepted Answer

Lernratenplanung

Answer

Regularisierung

Answer

Backpropagation

Answer

Kreuzvalidierung

Question 51

Welches potenzielle Problem kann durch eine zu hohe Lerngeschwindigkeit während des Trainings entstehen?

Accepted Answer

Das Modell konvergiert möglicherweise nicht zum optimalen Minimum der Verlustfunktion.

Answer

Die Trainingszeit erhöht sich, da das Modell zu langsam lernt.

Answer

Das Modell überanpasst sich den Trainingsdaten, was zu einer schlechten Generalisierung führt.

Question 52

Welche der folgenden Techniken kann zur Verhinderung von Überanpassung in Deep-Learning-Modellen verwendet werden?

Accepted Answer

Alle oben genannten

Answer

Frühes Stoppen

Answer

Regularisierung

Answer

Datenerweiterung

Question 53

Welche Aussage zur Gradientenabstiegsoptimierung in Deep-Learning-Modellen ist korrekt?

Accepted Answer

Sie aktualisiert die Modellparameter mithilfe des Gradienten der Verlustfunktion.

Answer

Sie verwendet eine feste Lerngeschwindigkeit, unabhängig von der Größe des Gradienten.

Answer

Sie ist immer konvergent, unabhängig von der Modellkomplexität.

Question 54

Was ist der Hauptzweck der Backpropagation in Deep-Learning-Modellen?

Accepted Answer

Berechnung der Ableitungen der Verlustfunktion in Bezug auf die Modellparameter.

Answer

Generierung neuer Trainingsdaten.

Answer

Direkte Aktualisierung der Modellparameter.

Question 55

Welche Regularisierungstechnik zielt darauf ab, die Summe der Gewichte im Deep-Learning-Modell zu begrenzen?

Accepted Answer

Gewichtsabfall

Answer

Datenerweiterung

Answer

Frühes Stoppen

Answer

Dropout

Question 56

Welches Kriterium ist ein Indikator für Überanpassung in Deep-Learning-Modellen?

Accepted Answer

Das Modell zeigt eine gute Leistung beim Training, aber eine schlechte Leistung bei ungesehenen Daten.

Answer

Das Modell zeigt eine gute Leistung sowohl beim Training als auch bei ungesehenen Daten.

Answer

Das Modell konvergiert langsam während des Trainings.

Question 57

Was ist der Vorteil der Verwendung einer hohen Lerngeschwindigkeit in der Gradientenabstiegsoptimierung?

Accepted Answer

Sie kann die Konvergenzzeit verkürzen.

Answer

Sie hilft, Überanpassung zu verhindern.

Answer

Sie führt immer zu einer besseren Modellleistung.

Answer

Sie reduziert den Bedarf an Regularisierungstechniken.

Question 58

Welche Technik kann verwendet werden, um das Problem des Gradientenverschwindens in Deep-Learning-Modellen zu mindern?

Accepted Answer

Batch-Normalisierung

Answer

Frühzeitiges Stoppen (Early Stopping)

Answer

Gewichtsinitialisierung (Weight Initialization)

Answer

Gewichtsabfall (Weight Decay)

Question 59

Welches ist das Hauptziel der Verwendung von hyperbolischen Tangens (tanh) Aktivierungsfunktionen in Deep-Learning-Modellen?

Accepted Answer

Begrenzung des Ausgangswertsbereichs auf [-1, 1].

Answer

Beschleunigung der Konvergenz des Modells während des Trainings.

Answer

Einführung von Nichtlinearität in das Modell.

Question 60

Welche Aussage über Dropout in Deep-Learning-Modellen ist korrekt?

Accepted Answer

Dropout hilft, Überanpassung zu verhindern, indem es zufällige Neuronen während des Trainings aussetzt.

Answer

Dropout erfordert eine Erhöhung der Lerngeschwindigkeit, um effektiv zu sein.

Answer

Dropout verbessert immer die Genauigkeit des Modells.

Question 61

Was ist der Unterschied zwischen stochastischem Gradientenabstieg (SGD) und Minibatch-Gradientenabstieg (MBGD)?

Accepted Answer

MBGD verwendet einen größeren Datensatz als SGD für jeden Update-Schritt.

Answer

SGD ist immer schneller als MBGD.

Answer

MBGD ist weniger anfällig für Rauschen in den Daten.

Answer

SGD erfordert weniger Speicher als MBGD.

Question 62

Welche Metrik eignet sich am besten, um die Leistung eines Deep-Learning-Modells bei einem Klassifizierungsproblem zu bewerten?

Accepted Answer

Genauigkeit (Accuracy)

Answer

Kreuzentropieverlust (Cross-Entropy Loss)

Answer

F1-Wert (F1-Score)

Answer

Mittlerer quadratischer Fehler (Mean Squared Error)

Question 63

Welche Methode wird zur Optimierung der Gewichte eines Deep-Learning-Modells verwendet?

Accepted Answer

Gradientenabstieg (Gradient Descent)

Answer

Gittersuche (Grid Search)

Answer

Particle-Swarm-Optimierung (Particle Swarm Optimization)

Answer

Bayesianische Optimierung (Bayesian Optimization)

Question 64

Welcher Algorithmus berechnet den Gradienten des Verlusts in Bezug auf die Gewichte?

Accepted Answer

Backpropagation

Answer

Regularisierung

Answer

Normalisierung

Answer

Feedforward-Pass