Тест: Моделирование нейронных сетей СОР 1
Предмет: Информатика
Класс: 11
Цели обучения: 11.1.2.4 объяснять принцип прямого и обратного распространения ошибки (blackpropagation) на концептуальном уровне
Вопросов: 10
Время: 20 мин
Вопрос 1
Что происходит на этапе прямого распространения (forward propagation) в нейронной сети?
Выберите один ответ.
A) Сигнал движется от входов к выходам через слои сети.
B) Ошибка распространяется от выходов к входам для коррекции весов.
C) Веса сети случайным образом обновляются без учёта ошибки.
D) Нейроны удаляются из сети для упрощения модели.
Вопрос 2
Какова основная цель обратного распространения ошибки (backpropagation)?
Выберите один ответ.
A) Минимизировать ошибку сети путём корректировки весов.
B) Увеличить количество нейронов в скрытых слоях.
C) Ускорить прямое распространение сигнала.
D) Удалить избыточные связи между нейронами.
Вопрос 3
Какая математическая концепция лежит в основе обратного распространения ошибки?
Выберите один ответ.
A) Правило цепочки (chain rule) для вычисления градиентов.
B) Теорема Пифагора для вычисления расстояний.
C) Метод наименьших квадратов для линейной регрессии.
D) Правило Крамера для решения систем уравнений.