Modellkomplexität und Überanpassung: Quizfragen und Übungen

Question 1

In welcher Beziehung stehen Modellkomplexität und Überanpassung im maschinellen Lernen zueinander?

Accepted Answer

Das optimale Maß an Modellkomplexität hängt von den Daten und der Aufgabenstellung ab.

Answer

Eine höhere Modellkomplexität verringert immer das Risiko der Überanpassung.

Answer

Eine geringere Modellkomplexität garantiert die Vermeidung von Überanpassung.

Answer

Überanpassung kann nur durch die Verwendung von sehr einfachen Modellen vermieden werden.

Question 2

Wie beeinflusst die Komplexität eines Modells die Gefahr der Überanpassung?

Accepted Answer

Komplexe Modelle erhöhen die Überanpassung.

Answer

Komplexe Modelle reduzieren die Überanpassung.

Answer

Die Modellkomplexität hat keinen Einfluss auf die Überanpassung.

Answer

Einfache Modelle erhöhen die Überanpassung.

Question 3

Was ist der Hauptunterschied zwischen Regularisierung und Überanpassung in Modellen des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Regularisierung verringert die Modellkomplexität, während Überanpassung sie erhöht.

Answer

Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu einfach ist, während Regularisierung auftritt, wenn ein Modell zu komplex ist.

Answer

Regularisierung erhöht die Modellkomplexität, während Überanpassung sie verringert.

Answer

Regularisierung hilft, Überanpassung zu verhindern, während Überanpassung ein erwünschter Zustand ist.

Question 4

Welche Methode dient der Vorbeugung von Überanpassung?

Accepted Answer

Regularisierung

Answer

Reduzierung der Modellparameter

Answer

Anpassung der Lernrate

Answer

Erhöhung des Umfangs der Trainingsdaten

Question 5

Welche Art der Regularisierung fügt dem Verlustterm eine Strafe für größere Gewichtswerte hinzu?

Accepted Answer

Gewichtsabfall

Answer

Datenaugmentation

Answer

Dropout

Answer

Frühes Stoppen

Question 6

Was ist das vorrangige Ziel des frühen Stoppens?

Accepted Answer

Verhinderung von Überanpassung während des Trainings

Answer

Erhöhung der Modellkomplexität

Answer

Verringerung der Trainingszeit

Answer

Verbesserung der Genauigkeit bei Trainingsdaten

Question 7

Welche Aussage zu Datenaugmentation ist korrekt?

Accepted Answer

Sie kann Überanpassung reduzieren, indem sie die Vielfalt der Trainingsdaten erhöht.

Answer

Sie erfordert immer die Erzeugung neuer Datenpunkte.

Answer

Sie ist ausschließlich für große Datensätze wirksam.

Question 8

Welche Aussage zur Bias-Varianz-Abwägung ist richtig?

Accepted Answer

Komplexe Modelle weisen in der Regel eine höhere Varianz auf.

Answer

Die Varianz misst die Genauigkeit eines Modells bei Trainingsdaten.

Answer

Überanpassung ist ein Bias-Problem.

Question 9

Was ist die Zielsetzung einer Regularisierungstechnik?

Accepted Answer

Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit des Modells

Answer

Reduzierung der Modellkomplexität

Answer

Erhöhung der Genauigkeit bei Trainingsdaten

Question 10

Welche Metrik eignet sich zur Erkennung von Überanpassung?

Accepted Answer

Validierungsgenauigkeit

Answer

Verlust

Answer

AUC

Answer

Trainingsgenauigkeit

Question 11

Welches Kriterium misst die Modellkomplexität am umfassendsten?

Accepted Answer

Anzahl der freien Parameter

Answer

Tiefe des neuronalen Netzwerks

Answer

Anzahl der Trainingssamples

Answer

Größe des Merkmalsraums

Question 12

Welche der folgenden Bedingungen begünstigt Überanpassung?

Accepted Answer

Hohe Modellkomplexität im Verhältnis zur Datensatzgröße

Answer

Geringe Modellkomplexität im Verhältnis zur Datensatzgröße

Answer

Exzellente Anpassung an die Trainingsdaten

Question 13

Was ist das primäre Ziel der Anwendung des frühen Stoppens?

Accepted Answer

Beendigung des Modelltrainings, bevor Überanpassung eintritt

Answer

Erhöhung der Modellkomplexität

Answer

Reduzierung der Trainingsdatenmenge

Question 14

Welche Methode eignet sich am besten, um den optimalen Regularisierungsparameter zu ermitteln?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung mit mehrfachen Faltungen

Answer

Anwendung des Akaike-Informationskriteriums (AIC)

Answer

Auswertung an einer separaten Testmenge

Answer

Visuelle Inspektion der Lernkurve

Question 15

Was ist das primäre Ziel der Regularisierung?

Accepted Answer

Überanpassung verhindern

Answer

Größe des Datensatzes verringern

Answer

Trainingszeit reduzieren

Answer

Genauigkeit des Modells verbessern

Question 16

Welche Regularisierungsmethode addiert eine Strafe zur Verlustfunktion hinzu?

Accepted Answer

Gewichtsabfall

Answer

Datenerweiterung

Answer

Dropout

Answer

Frühzeitiger Abbruch

Question 17

Welche der folgenden Methoden ist keine Form der Regularisierung?

Accepted Answer

Datenaufteilung

Answer

Dropout

Answer

L2-Regularisierung

Answer

L1-Regularisierung

Question 18

Was ist das Hauptziel des frühen Abbruchs?

Accepted Answer

Überanpassung verhindern

Answer

Genauigkeit des Modells verbessern

Answer

Größe des Datensatzes reduzieren

Answer

Trainingszeit verkürzen

Question 19

Welches der folgenden Diagramme deutet auf eine Überanpassung hin?

Accepted Answer

Ein Diagramm mit hoher Trainingsgenauigkeit und niedriger Testgenauigkeit

Answer

Ein Diagramm mit niedriger Trainingsgenauigkeit und hoher Testgenauigkeit

Answer

Ein Diagramm mit konsistenter Genauigkeit für Trainings- und Testdaten

Question 20

Wie lautet die Definition der optimalen Modellkomplexität?

Accepted Answer

Die Komplexität, die die beste Generalisierungsleistung für einen gegebenen Datensatz bietet

Answer

Die Komplexität mit der höchsten Trainingsgenauigkeit

Answer

Die Komplexität mit der kürzesten Trainingszeit

Question 21

Welcher Ansatz wird eingesetzt, um die Modellkomplexität zu steuern und Überanpassung zu vermeiden?

Accepted Answer

Regularisierung

Answer

Bagging

Answer

Boosting

Answer

Kreuzvalidierung

Question 22

Welcher Parameter wird in der L2-Regularisierung zur Steuerung der Regularisierungsstärke verwendet?

Accepted Answer

Lambda

Answer

Alpha

Answer

Gamma

Answer

Epsilon

Question 23

Was ist das Ziel der Kreuzvalidierung bei der Modellkomplexitätsauswahl?

Accepted Answer

Abschätzung der Generalisierungsleistung des Modells

Answer

Reduzierung der Modellkomplexität

Answer

Findung der optimalen Hyperparameter für das Modell

Answer

Schutz des Modells vor Überanpassung

Question 24

Welche Technik kann zur Reduzierung der Modellkomplexität durch Entfernen irrelevanter Merkmale eingesetzt werden?

Accepted Answer

Merkmalsauswahl

Answer

Merkmalsextraktion

Answer

Merkmalsnormalisierung

Answer

Merkmalsskalierung

Question 25

Was ist die Hauptursache für Überanpassung in Modellen des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Übermäßige Modellkomplexität im Verhältnis zur verfügbaren Datenmenge

Answer

Rauschen in den Daten

Answer

Fehlende Daten

Question 26

Was beschreibt den Begriff **Überanpassung** zutreffend?

Accepted Answer

Das Modell passt sich zu stark an die Trainingsdaten an und erzielt schlechte Ergebnisse bei neuen Daten

Answer

Das Modell passt sich nicht ausreichend an die Trainingsdaten an

Answer

Das Modell ist zu komplex für die vorhandenen Daten

Question 27

Wie wirkt sich die Modellkomplexität auf die **Generalisierungsfähigkeit** eines Modells aus?

Accepted Answer

Eine höhere Modellkomplexität kann zu Überanpassung und einer verringerten Generalisierungsfähigkeit führen

Answer

Eine höhere Modellkomplexität verbessert immer die Generalisierungsfähigkeit

Answer

Die Modellkomplexität hat keinen Einfluss auf die Generalisierungsfähigkeit

Question 28

Welche Technik kann **Überanpassung verhindern**?

Accepted Answer

Datenaufteilung (Trainings-, Validierungs-, Testdatensatz)

Answer

Modellparameterinferenz

Answer

Ableitung der Modellstruktur

Question 29

Nenne eine häufige Ursache für Überanpassung in Machine-Learning-Modellen.

Accepted Answer

Ein zu komplexes Modell

Answer

Ein zu einfaches Modell

Answer

Unzureichende Trainingsdaten

Question 30

Was ist der Zweck von **Regularisierung** in Machine-Learning-Modellen?

Accepted Answer

Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit durch Steuerung der Modellkomplexität

Answer

Erhöhung der Modellkomplexität

Answer

Vereinfachung des Modells

Question 31

Was ist ein wesentlicher Unterschied zwischen **L1- und L2-Regularisierung**?

Accepted Answer

L1-Regularisierung fördert Sparsamkeit (wenige, dafür aussagekräftige Parameter), während L2-Regularisierung Stabilität fördert (viele, dafür weniger aussagekräftige Parameter)

Answer

L1-Regularisierung reduziert Überanpassung, während L2-Regularisierung Fehlverteilungen reduziert

Answer

L1-Regularisierung ist für Klassifikationsaufgaben, während L2-Regularisierung für Regressionsaufgaben vorgesehen ist

Question 32

Was versteht man unter **Modellkomplexität**?

Accepted Answer

Anzahl der Parameter oder Fähigkeit, komplexe Beziehungen in Daten abzubilden

Answer

Algorithmus, der zum Training des Modells verwendet wird

Answer

Größe des Datensatzes, der zum Training des Modells verwendet wird

Question 33

Nenne einen Vorteil der Verwendung von **K-Falten-Kreuzvalidierung** zur Bewertung der Generalisierungsfähigkeit eines Modells.

Accepted Answer

Reduziert die Varianz der Schätzung und liefert zuverlässigere Ergebnisse

Answer

Ist schneller als andere Validierungsmethoden

Answer

Erfordert keine Aufteilung in Trainings- und Testdatensatz

Question 34

Was ist das Ziel von **Frühem Stoppen**?

Accepted Answer

Überanpassung verhindern, indem das Training beendet wird, wenn die Modellkomplexität zu hoch wird

Answer

Anzahl der Trainingsdaten reduzieren, um das Training zu beschleunigen

Answer

Modellkomplexität erhöhen, indem das Training fortgesetzt wird, bis die Genauigkeit abnimmt

Question 35

Welche Aussage zu Modellkomplexität trifft zu?

Accepted Answer

Eine höhere Modellkomplexität kann zu besserer Anpassung und erhöhtem Risiko von Überanpassung führen.

Answer

Eine höhere Modellkomplexität führt immer zu Überanpassung.

Answer

Eine höhere Modellkomplexität führt immer zu besserer Anpassung.

Question 36

Was ist eine Hauptfolge von Überanpassung?

Accepted Answer

Schlechte Generalisierungsfähigkeit auf ungesehene Daten

Answer

Reduzierte Rechenzeit

Answer

Bessere Anpassung an Trainingsdaten

Answer

Erhöhte Modellgenauigkeit

Question 37

Welches Kriterium misst die Modellkomplexität?

Accepted Answer

Anzahl der Parameter

Answer

Größe des Datensatzes

Answer

Algorithmus

Answer

Zielfunktion

Question 38

Welchen Zweck erfüllt Kreuzvalidierung?

Accepted Answer

Schätzung der Generalisierungsfähigkeit des Modells und Vermeidung von Überanpassung.

Answer

Verringerung der Trainingszeit des Modells.

Answer

Konsistente Verbesserung der Modellgenauigkeit.

Question 39

Welche Aufgabe hat ein Bias-Term in einem linearen Regressionsmodell?

Accepted Answer

Aufnahme systematischer Abweichungen vom wahren Modell

Answer

Verbesserung der Modellgenauigkeit

Answer

Verkürzung der Rechenzeit

Question 40

Welche Maßnahme hilft, Überanpassung zu vermeiden?

Accepted Answer

Anwendung von Regularisierungstechniken

Answer

Erhöhung der Modellkomplexität

Answer

Sammeln zusätzlicher Trainingsdaten

Question 41

Was ist ein Vorteil der Dropout-Technik in neuronalen Netzen?

Accepted Answer

Reduzierung von Überanpassung

Answer

Entfernung von Rauschen in den Daten

Answer

Verkürzung der Trainingszeit

Answer

Verbesserung der Modellgenauigkeit

Question 42

Welche Annahme liegt der L1-Regularisierung zugrunde?

Accepted Answer

Die meisten Koeffizienten sind null

Answer

Die Koeffizienten sind positiv

Answer

Die Koeffizienten sind normalverteilt

Answer

Die Koeffizienten sind unabhängig voneinander

Question 43

Welchen Vorteil bietet die Nutzung von frühem Stopp beim Trainieren von Modellen?

Accepted Answer

Verringerung von Überanpassung

Answer

Vereinfachung der Modellinterpretation

Answer

Verbesserung der Modellgenauigkeit

Answer

Verkürzung der Trainingszeit

Question 44

Welche Regularisierungstechnik fügt einen Strafterm zur Verlustfunktion hinzu, um Überanpassung zu verhindern?

Accepted Answer

L2-Regularisierung

Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Frühzeitiges Beenden

Answer

Dropout

Question 45

Welches Diagramm veranschaulicht die Beziehung zwischen Modellkomplexität und Generalisierungsfehler?

Accepted Answer

Bias-Varianz-Zerlegung

Answer

Streudiagramm

Answer

ROC-Kurve

Answer

Korrelationsdiagramm

Question 46

Was ist der Hauptzweck der Kreuzvalidierung?

Accepted Answer

Schätzung der Generalisierungsleistung

Answer

Erkennung von Ausreißern

Answer

Optimierung der Modellparameter

Answer

Datenreinigung

Question 47

Welche Aussage über Dropout ist korrekt?

Accepted Answer

Es verhindert Überanpassung durch zufällige Deaktivierung von Neuronen während des Trainings.

Answer

Es erhöht die Modellkomplexität.

Answer

Es erfordert eine größere Datenmenge.

Question 48

Welche Maßnahme kann zur Vermeidung von Überanpassung beitragen?

Accepted Answer

Frühzeitiges Beenden

Answer

Verwendung einer größeren Lernrate

Answer

Verringerung der Trainingsdatenmenge

Answer

Vergrößerung des Modells

Question 49

Welcher der folgenden Nachteile trifft auf die L1-Regularisierung im Vergleich zur L2-Regularisierung zu?

Accepted Answer

Sie kann zu spärlichen Lösungen führen.

Answer

Sie führt zu einer schlechteren Generalisierungsleistung.

Answer

Sie ist nicht für alle Modelle anwendbar.

Answer

Sie ist rechenintensiver.

Question 50

Welches der folgenden Modelle ist am ehesten für Überanpassung anfällig?

Accepted Answer

Ein komplexes Modell mit vielen Parametern

Answer

Ein linearer Regressor mit wenigen Merkmalen

Answer

Ein Entscheidungsbaum mit begrenzter Tiefe

Question 51

Was ist das Ziel des Hyperparameter-Tunings im Zusammenhang mit Überanpassung?

Accepted Answer

Auswahl der optimalen Modellkomplexität, um die Generalisierungsleistung zu maximieren

Answer

Erhöhung der Modellstabilität

Answer

Minimierung des Trainingsfehlers

Question 52

Welche der folgenden Aussagen zur Modellkomplexität ist zutreffend?

Accepted Answer

Die Modellkomplexität misst die Anzahl der anpassbaren Parameter eines Modells.

Answer

Die Modellkomplexität ist immer proportional zur Genauigkeit des Modells.

Answer

Die Modellkomplexität bezieht sich auf die Anzahl der Datenpunkte im Trainingsdatensatz.

Question 53

Was versteht man unter Überanpassung im Kontext des maschinellen Lernens?

Accepted Answer

Ein Zustand, in dem ein Modell zu komplex ist und den Trainingsdatensatz zu gut abbildet, was zu einer schlechten Generalisierungsfähigkeit führt.

Answer

Ein Zustand, in dem ein Modell zu einfach ist und nicht genügend Informationen aus dem Trainingsdatensatz lernt.

Question 54

Worin liegt der Unterschied zwischen L1- und L2-Regularisierung?

Accepted Answer

L1-Regularisierung fördert Sparsamkeit, während L2-Regularisierung reibungslose Modelle erzeugt.

Answer

L2-Regularisierung ist eine deterministische Technik, während L1-Regularisierung nicht deterministisch ist.

Answer

L1-Regularisierung ist geeignet für große Datensätze, während L2-Regularisierung für kleine Datensätze geeignet ist.

Question 55

Welche der folgenden Metriken ist am besten geeignet, um Überanpassung zu erkennen?

Accepted Answer

Differenz zwischen Trainings- und Testgenauigkeit

Answer

Nur Testgenauigkeit

Answer

Nur Trainingsgenauigkeit

Answer

F1-Score

Question 56

Was ist der Bias-Varianz-Kompromiss?

Accepted Answer

Der Bias-Varianz-Kompromiss besagt, dass die Reduzierung des Bias tendenziell zu einer höheren Varianz führt und umgekehrt.

Answer

Der Bias-Varianz-Kompromiss besagt, dass die Erhöhung des Bias zu einer höheren Varianz führt.

Question 57

Welche der folgenden Aussagen zu Kreuzvalidierung ist falsch?

Accepted Answer

Kreuzvalidierung garantiert unverzerrte Schätzungen.

Answer

Kreuzvalidierung kann Überanpassung reduzieren.

Answer

Kreuzvalidierung ist ein rechenintensiver Prozess.

Question 58

Welche der folgenden Techniken wird zur Modellauswahl verwendet, um Überanpassung zu vermeiden?

Accepted Answer

Gittersuche mit Kreuzvalidierung

Answer

Holdout-Verfahren

Answer

Train-Test-Aufteilung

Answer

Bootstrapping

Question 59

Was ist der Zweck von Ensemble-Lernmethoden?

Accepted Answer

Ensemble-Lernmethoden kombinieren mehrere Modelle, um die Generalisierungsleistung zu verbessern und Überanpassung zu reduzieren.

Answer

Ensemble-Lernmethoden werden nur für kleine Datensätze verwendet.

Question 60

Was ist das vorrangige Ziel der Regularisierung in maschinellen Lernmodellen?

Accepted Answer

Verhinderung der Überanpassung an Trainingsdaten.

Answer

Verringerung der Trainingsdauer.

Answer

Steigerung der Genauigkeit auf Trainingsdaten.

Question 61

Wie wirkt sich Überanpassung in der Regel auf die Leistung eines Modells auf unbekannten Daten aus?

Accepted Answer

Abnahme der Genauigkeit.

Answer

Zunahme der Präzision.

Answer

Keine Auswirkungen.

Answer

Verbesserung der Trefferquote.

Question 62

Welche Aussage über die Kreuzvalidierung ist zutreffend?

Accepted Answer

Ermöglicht eine zuverlässigere Abschätzung der Generalisierungsfähigkeit eines Modells.

Answer

Reduziert die Trainingszeit.

Answer

Verhindert Überanpassung.

Question 63

Nennen Sie einen Vorzug von Early Stopping als Regularisierungsmethode.

Accepted Answer

Erfordert keine manuelle Optimierung von Regularisierungsparametern.

Answer

Verbessert die Interpretierbarkeit des Modells.

Answer

Ist rechnerisch günstiger als andere Methoden.

Question 64

Welches Kriterium kann zur Bestimmung des optimalen Regularisierungsparameters herangezogen werden?

Accepted Answer

Validierungsfehler

Answer

Trainingsfehler

Answer

حجم der Trainingsdaten

Answer

Anzahl der Modellparameter