1 / 10 문제 준비 중
문제 01영어 용어 · 3단어 이내 Which slide variant uses one training example per update? Answer with the variant name, not its abbreviation.
영어 용어 ← 이전 문제 다음 문제
해설
정답: Stochastic
문장 해석 한 번 갱신할 때 예제 하나를 쓰는 방식은?
자료의 세 변형은 Full batch, Stochastic, Minibatch입니다. 하나를 쓰는 것은 Stochastic입니다.
출처·확인 범위·관련 개념 AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261008_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 3–7쪽
관련 개념 읽기 →
강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
확인 범위: 10월 8일 PDF 28쪽까지.
문제 02계산 · 숫자 하나 There are 12 training examples and batch size 4. Each example is used once in an epoch, with no discarded examples. How many updates are made per epoch?
답안 (정확한 숫자 또는 분수) ← 이전 문제 다음 문제
해설
정답: 3
문장 해석 12개를 크기 4 배치로 한 바퀴 학습할 때 갱신 횟수는?
12/4=3묶음이므로 3번입니다. epoch은 전체 한 바퀴, update는 한 번의 가중치 변경입니다.
출처·확인 범위·관련 개념 AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261008_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 8–9쪽
관련 개념 읽기 →
강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
확인 범위: 10월 8일 PDF 28쪽까지.
문제 03영어 용어 · 3단어 이내 What is one complete pass through the training set called?
영어 용어 ← 이전 문제 다음 문제
해설
정답: Epoch
문장 해석 훈련 데이터 전체를 한 번 통과하는 것은?
Epoch입니다. 배치가 여러 개면 한 epoch 안에 여러 update가 있습니다.
출처·확인 범위·관련 개념 AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261008_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 8–9쪽
관련 개념 읽기 →
강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
확인 범위: 10월 8일 PDF 28쪽까지.
문제 04계산 · 숫자 하나 A fully connected layer has 3 inputs and 2 receiving neurons. Each receiving neuron has one bias. How many trainable parameters are there, including biases?
답안 (정확한 숫자 또는 분수) ← 이전 문제 다음 문제
해설
정답: 8
문장 해석 편향까지 포함한 학습 매개변수 수는?
연결 가중치 3×2=6개에 편향 2개를 더하면 8개입니다.
출처·확인 범위·관련 개념 AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261008_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 10, 14–16쪽
관련 개념 읽기 →
강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
확인 범위: 10월 8일 PDF 28쪽까지.
문제 05영어 용어 · 3단어 이내 What is fitting the training data well while performing poorly on new data called?
영어 용어 ← 이전 문제 다음 문제
해설
정답: Overfitting
문장 해석 훈련에는 잘 맞지만 새 데이터에는 성능이 나쁜 현상은?
Overfitting은 과적합입니다. 훈련 손실이 낮다는 사실만이 아니라 새 데이터와의 성능 차이가 중요합니다.
출처·확인 범위·관련 개념 AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261008_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 3, 11–17쪽
관련 개념 읽기 →
강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
확인 범위: 10월 8일 PDF 28쪽까지.
문제 06선택형 · 개념 비교 Which set should guide the choice of learning rate during model development?
문제 6 답안 선택 A Test onlyB ValidationC All sets merged togetherD No data may be used← 이전 문제 다음 문제
해설
정답: Validation
문장 해석 개발 중 학습률 선택에 쓰는 집합은?
Validation은 설정과 모델 선택을 돕습니다. Training은 가중치 학습, Test는 선택 후 최종 평가입니다.
출처·확인 범위·관련 개념 AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261008_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 18–21, 25쪽
관련 개념 읽기 →
강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
확인 범위: 10월 8일 PDF 28쪽까지.
문제 07영어 용어 · 3단어 이내 What method selects a training checkpoint using validation performance to avoid unnecessary continued fitting?
영어 용어 ← 이전 문제 다음 문제
해설
정답: Early stopping
문장 해석 검증 성능으로 학습 시점을 선택하는 방법은?
Early stopping입니다. 테스트 집합으로 시점을 고르는 것이 아닙니다.
출처·확인 범위·관련 개념 AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261008_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 22–24쪽
관련 개념 읽기 →
강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
확인 범위: 10월 8일 PDF 28쪽까지.
문제 08선택형 · 개념 비교 Training loss keeps falling, but validation loss was lowest at epoch 4 and then rises. Which checkpoint follows the illustrated early-stopping rule?
문제 8 답안 선택 A Epoch 4B Always the last epochC Whichever epoch has the highest validation lossD Choose using the test set instead← 이전 문제 다음 문제
해설
정답: Epoch 4
문장 해석 검증 손실이 4회에서 최소였을 때 선택할 상태는?
자료 예처럼 검증 손실이 최소였던 epoch 4를 선택합니다. 마지막 훈련 손실이 가장 낮다고 마지막을 고르지 않습니다.
출처·확인 범위·관련 개념 AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261008_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 22–24쪽
관련 개념 읽기 →
강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
확인 범위: 10월 8일 PDF 28쪽까지.
문제 09계산 · 숫자 하나 Grid search uses 3 learning rates and 4 batch sizes. How many combinations are tried?
답안 (정확한 숫자 또는 분수) ← 이전 문제 다음 문제
해설
정답: 12
문장 해석 학습률 3개, 배치 크기 4개의 전체 조합은?
각 학습률마다 배치 크기 4개를 모두 조합하므로 3×4=12입니다.
출처·확인 범위·관련 개념 AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261008_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 25–26쪽
관련 개념 읽기 →
강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
확인 범위: 10월 8일 PDF 28쪽까지.
문제 10계산 · 숫자 하나 An image task assigns exactly one of three mutually exclusive labels to each image. How many class probabilities does its softmax output contain?
답안 (정확한 숫자 또는 분수) ← 이전 문제 풀이 결과 보기
해설
정답: 3
문장 해석 서로 배타적인 세 클래스의 출력 확률 개수는?
각 클래스에 확률 하나가 대응하므로 3개입니다. 출력의 합은 1입니다.
출처·확인 범위·관련 개념 AI 제작 연습문제 · 공식 답안 아님
261008_TrainingFeed-ForwardNeuralNetworks.pdf · PDF 27–28쪽
관련 개념 읽기 →
강의자료의 정의·공식과 대조한 AI 제작 문항. 교수님의 공식 답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다.
자동 정오 판정: 명확한 정답이 있는 연습문항. 영어 용어는 대소문자·공백만 무시하며, 숫자는 정확한 동등값으로 비교합니다.
확인 범위: 10월 8일 PDF 28쪽까지.
이용 안내·채점 및 저장 정보 미응답 상태에서는 다음 문제로 바로 이동합니다. 답을 고르거나 입력하면 정답 확인이 됩니다. 확인 후에는 해설 아래가 아닌 같은 위치의 다음 문제 버튼을 누르세요. 답을 수정하면 채점과 해설이 초기화됩니다.
영어 용어는 대소문자와 공백만 무시하며 동의어나 철자 오류는 인정하지 않습니다. 계산은 동등한 정확한 분수·소수를 인정합니다. 서술형과 불확실한 문항은 자동 판정하지 않습니다. 선택형은 개념 비교 연습용이며 실제 시험의 문항 형식을 재현한 것은 아닙니다.
답안·확인 여부·현재 위치는 이 브라우저에 즉시 저장됩니다. 다른 과목 및 다른 강의의 기록과 분리됩니다. 다른 브라우저·기기나 주소(file/localhost)에서는 기록이 공유되지 않을 수 있습니다. 브라우저에서 저장을 차단한 경우 화면에 안내합니다.
이 페이지는 AI 제작 연습문제입니다. 교수님의 공식 문제·답안이나 실제 시험 문제이 아닙니다. 출처와 공식 답안 여부는 문항 아래 접힌 영역에서 확인할 수 있습니다.
한 문항 이동과 자동 저장을 사용하려면 브라우저의 JavaScript를 켜 주세요.