超参数

 

 

于智能无人车的模型创建，以下哪一个说法不合理?
A. 模型创建之后，我们可以立即看到无人车训练的结果
B.模型一经创建所设定的训练时长将直接被扣除
C.模型创建之后智能无人车将开始在虚拟赛道中真实训练
D.模型一经创建我们则无法在训练过程中修改模型参数
答案是：A. 模型创建之后，我们可以立即看到无人车训练的结果。
解析：在实际应用中，无人车的训练需要大量的数据和计算资源，并且需要进行参数调整和优化，这需要一定的时间。因此，模型创建之后，我们无法立即看到无人车训练的结果。通常需要等待训练过程完成，才能看到无人车的训练结果。

 

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关于智能无人车的训练结果，以下哪一个说法是合理的?
A.训练后的智能无人车会严格按照每一步都获得最高奖励的方式行驶
B.用相同参数训练的无人车模型，其结果也会完全相同
C.一般情况下，在实验室中看到的智能无人车训练视频是智能无人车训练时最后三代的自我评估过程
D.当训练时长相同时，所有智能无人车的模型迭代数应该是相同的
答案是：C. 一般情况下，在实验室中看到的智能无人车训练视频是智能无人车训练时最后三代的自我评估过程。
解析：在智能无人车的训练过程中，通常会进行自我评估以优化策略。实验室中看到的智能无人车训练视频是最后三代的自我评估过程，这有助于观察和分析无人车的行为和性能，从而进行相应的调整。其他选项并不完全准确：
A. 训练后的智能无人车会在一定程度上遵循获得最高奖励的策略，但实际行驶过程中可能会受到各种因素的影响，如环境、突发状况等。
B. 用相同参数训练的无人车模型，其结果可能会有所不同。训练结果受到随机性、数据集等因素的影响，即使在相同参数下，不同模型的性能也可能有所差异。
D. 当训练时长相同时，智能无人车的模型迭代数可能会有所不同。模型迭代数受到优化效果、计算资源等因素的影响，不同无人车在相同训练时长下的迭代数可能不同。

 

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关于智能无人车的模型评估，以下哪一个说法是合理的?
A. 对于同一个无人緄詞洋行快鐝甍緑垂型，每次模型评估的结果可能不句萫耱Å溙腿
B.模型评估就是将模型训练时最后一代的自我评估结果调出查看的过程
C.对于同一个无人车模型，同一次评估结果中各圈次表现应该是完全相同的彡
D.郪呇归如果一个无人车模型的奖励图表中红线已达到100%那螗芰呼它在模型评估时鉕轼倩定能做到跑完
赛道全程

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培训目标:
1.多种多样的奖励图表怎么快速分析?
2.模型的日志分析工具如何使用?
3.怎样有效地反思自己的模型?

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