अधिगम दर बहुत अधिक होने पर क्या समस्या हो सकती है?

Correct Answer: A. प्रतिरूप सही समाधान के पास स्थिर नहीं हो पाता / The model may not settle near the correct solution. Explanation: अधिगम दर यह निर्धारित करती है कि प्रत्येक चरण में मॉडल के पैरामीटर कितनी मात्रा में बदलेंगे। यदि यह बहुत अधिक हो, तो मॉडल न्यूनतम त्रुटि वाले समाधान को पार कर सकता है और बार-बार इधर-उधर उछलता रह सकता है या प्रशिक्षण अस्थिर हो सकता है। इसलिए A सही है; उच्च अधिगम दर से प्रशिक्षण अपने-आप पूर्णतः सही नहीं होता। परीक्षा टिप: बहुत कम दर से प्रशिक्षण धीमा, जबकि बहुत अधिक दर से प्रशिक्षण अस्थिर हो सकता है। / The learning rate determines how much the model parameters change in each update. If it is too high, the model can overshoot the minimum-error solution and keep oscillating, making training unstable. Therefore, A is correct; a high learning rate does not make training automatically perfect. Exam tip: a very low rate makes training slow, while a very high rate can make it unstable.