[AI Tech] 5주차 23-3차시 Quiz 9

23-2. Quiz 9

1번

다음 <설명>의 괄호 안에 들어갈 단어로 올바른 것은?

<설명>

머신러닝에서 (_________)란 input data가 달라져도 출력에 대한 성능 차이가 나지 않는 현상을 의미한다.

1) Bootstrapping

2) Generalization

3) Optimization

4) Cross Validation

정답: 2번

 

2번

다음 중 '좋은 모델'이라고 이야기할 수 있는 Bias & Variance 관계로 올바른 것은?

Image

1) High Bias & High Variance

2) Low Bias & Low Variance

3) Low Bias & High Variance

4) High Bias & Low Variance

정답: 2번

풀이

편향(Bias)은 예측값이 정답과 얼마나 멀리 떨어져 있는지로 측정이 가능하고, 분산(Variance)은 예측값들끼리의 차이로 측정할 수 있으므로, 오류를 최소화하려면 편향과 분산의 합이 최소가 되는 지점을 찾는 것이 중요합니다. 편향과 분산은 Trade-off관계가 있습니다.

 

3번

다음 중 Ensemble 기법에 속하지 않은 것은?

1) Sampling

2) Voting

3) Bagging

4) Boosting

정답: 1번

풀이

Sampling은 Ensemble 기법이 아닙니다.

 

4번

다음 중 Flat Minimum과 Sharp Minimum에 대한 설명으로 옳은 것은? (정답 2개)

1) Flat Minimum은 Train statistic과 Test statistic이 다른 경우가 많다.

2) Sharp Minimum은 Train statistic과 Test statistic이 다른 경우가 많다.

3) Sharp Minimum은 Train statistic과 Test statistic이 비슷한 경우가 많다.

4) Flat Minimum은 Train statistic과 Test statistic이 비슷한 경우가 많다.

정답: 2번, 4번

풀이

Sharp Minimum은 Train Statistic과 Test Statistic이 다른 경우가 많고, Flat Minimum은 Train statistic과 Test statistic이 비슷한 경우가 많습니다.

 

5번

다음 중 Regularization 의 방법으로 옳지 않은 것은?

1) Label Smoothing

2) Bootstrapping

3) Parameter norm penalty

4) Drop out

정답: 2번

풀이

Generalization이란, 학습 데이터와 Input data가 달라져도 출력에 대한 성능 차이가 나지 않게 하는 것을 일반화이므로 Gradient Descent와 관련이 없습니다.

 

 

 

 

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