知識チェック

完了

1.

オプティマイザーはディープ ラーニング モデルをトレーニングするときに何を行いますか?

予測が正しくないトレーニング データを削除する。

損失を最小限に抑えるために重みと偏りを調整する。

テスト データから予測を生成してメトリックを計算する。

2.

ネットワーク経由でデータを渡すために使用される PyTorch モデル クラスのメソッドはどれですか?

backpropagate

fit

forward

3.

PyTorch トレーニングを複数のクラスター ノードに分散するために使用できるライブラリはどれですか?

TorchDistributor

Hyperopt

Scikit-Learn

作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。