loss reduction MCQ Questions for Class 12

Simple Explanation

प्रशिक्षण के दौरान नेटवर्क का अनुमान वास्तविक लक्ष्य से मिलाया जाता है और त्रुटि ज्ञात की जाती है। इस त्रुटि के आधार पर भार तथा पक्षपात को अद्यतन किया जाता है, ताकि मॉडल की हानि घटे और भविष्य के अनुमान अधिक सटीक हों। विकल्प C और D संरचना या सक्रियण-प्रकार से संबंधित हैं; वे सामान्यतः भार और पक्षपात के अद्यतन का उद्देश्य नहीं हैं। परीक्षा-युक्ति: भार इनपुट के प्रभाव को और पक्षपात प्रारंभिक समायोजन को नियंत्रित करता है। / During training, the network’s prediction is compared with the target and its error is measured. The weights and bias are then updated using this error so that the model’s loss decreases and future predictions become more accurate. Options C and D concern the network’s structure or activation function, not the usual purpose of updating weights and bias. Exam tip: weights control the influence of inputs, while bias provides an additional adjustable offset.