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Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है • Muft Shiksha™ एक 100% Free Education Portal है 🇮🇳, जिसका उद्देश्य Class 9–12 के हर विद्यार्थी तक High-Quality Education को पूरी तरह मुफ्त पहुँचाना है। 🇮🇳 हम मानते हैं कि अच्छी शिक्षा किसी student की आर्थिक स्थिति पर निर्भर नहीं होनी चाहिए। 🇮🇳 हर विद्यार्थी को वही Quality Study Material, MCQs, Quizzes, Exam Preparation, Concept-Based Learning और Bilingual Support मिलना चाहिए, जो आमतौर पर महंगी Coaching या Premium Platforms में मिलता है। Muft Shiksha™ 🇮🇳 इसी सोच के साथ बनाया गया है
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gradient descent MCQ Questions for Class 12

gradient descent se related questions ko ek jagah revise karein. Har question me bilingual content, answer feedback aur explanation available hai.

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Practice Questions

3 questions tagged with gradient descent.

Question 1/3 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 6: Understanding Neural Networks Class 12 Level 10

अधिगम दर का चयन सावधानी से क्यों करना चाहिए?

Why should the learning rate be chosen carefully?

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Correct Answer

A. क्योंकि यह मॉडल के अद्यतन की गति और प्रशिक्षण की स्थिरता को प्रभावित करती हैBecause it affects the model update speed and training stability

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Simple Explanation

अधिगम दर प्रत्येक चरण में मॉडल के भारों में होने वाले परिवर्तन का आकार निर्धारित करती है। बहुत बड़ी अधिगम दर से मॉडल न्यूनतम त्रुटि-बिंदु को पार कर सकता है और प्रशिक्षण अस्थिर हो सकता है, जबकि बहुत छोटी दर से प्रशिक्षण अत्यधिक धीमा हो जाता है। इसलिए ऐसी दर चुननी चाहिए जो सीखने की गति और स्थिरता के बीच संतुलन बनाए। परीक्षा-युक्ति: अधिगम दर को मॉडल के अपडेट-चरण के आकार के रूप में याद रखें। / The learning rate determines the size of the change made to the model’s weights at each update. If it is too high, the model may overshoot the minimum-error point and training can become unstable; if it is too low, training becomes unnecessarily slow. Therefore, it must balance learning speed and stability. Exam tip: remember the learning rate as the size of each model-update step.

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Question 2/3 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 6: Understanding Neural Networks Class 12 Level 9

पश्च प्रसारण का उद्देश्य क्या है?

What is the purpose of backpropagation?

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Correct Answer

A. त्रुटि के आधार पर भारों को समायोजित करनाTo adjust weights based on the error

Explanation

Simple Explanation

पश्च प्रसारण में मॉडल की त्रुटि या loss से gradient की गणना करके उसे नेटवर्क में पीछे की दिशा में भेजा जाता है। इन gradients के आधार पर भारों को समायोजित किया जाता है, ताकि अगली बार मॉडल की भविष्यवाणी अधिक सटीक हो। इनपुट चित्र का आकार बदलना preprocessing का कार्य है, पश्च प्रसारण का नहीं। परीक्षा टिप: backpropagation को error gradients के आधार पर weights update करने से जोड़कर याद रखें। / Backpropagation calculates gradients from the model’s error or loss and propagates them backward through the network. These gradients are used to adjust the weights so that future predictions become more accurate. Resizing input images is a preprocessing task, not the purpose of backpropagation. Exam tip: remember backpropagation as updating weights using error gradients.

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Question 3/3 Easy Artificial Intelligence Part B: Subject Specific Skills Unit 6: Understanding Neural Networks Class 12 Level 8

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

What problem can occur if the learning rate is too high?

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Correct Answer

A. प्रतिरूप सही समाधान के पास स्थिर नहीं हो पाताThe model may not settle near the correct solution

Explanation

Simple 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.

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