퀴즈: 숫자는 같은데 단위가 달랐다

문항 6개. 정답과 해설은 풀어 본 뒤에 보여 드립니다.

1. 픽셀 범위가 0–16인 제공 입력을 모델에 넣는 정규화는?

   1. float32로 바꾸고 16으로 나눈다
   2. float32로 바꾸고 255로 나눈다
   3. uint8을 유지하고 16으로 정수 나눈다
   4. 각 평가 배치의 최댓값으로 나눈다

2. 보정 파일의 ID 수가 360개다. 다음으로 확인할 것은?

   1. 평가 ID를 포함해 숫자 범위만 넓힌다
   2. 중복 없이 제공 보정 ID 집합과 같은지 본다
   3. 학습 ID와 평가 ID를 반씩 섞었는지 본다
   4. 작은 ID부터 360개 연속인지 확인한다

3. 입력의 한 행에 특징 64개가 있다는 뜻은?

   1. 64개의 서로 다른 숫자 클래스를 예측한다
   2. 표본 64개를 한 번에 보내야만 실행된다
   3. 8×8 이미지 하나를 펼친 픽셀 배열이다
   4. 픽셀마다 64바이트의 실수를 저장한다

4. 평가 정확도를 올리려고 평가 표본을 보정 자료에 넣었다. 올바른 설명은?

   1. 정답을 직접 입력하지 않으면 분할은 유지된다
   2. 보정 개수가 같으면 전후 성적을 비교해도 된다
   3. 표본을 섞는 것이므로 독립성은 더 좋아진다
   4. 평가 자료가 변환에 관여해 역할이 섞인다

5. 이 코스의 Linux CPU 실험만으로 확인할 수 있는 것은?

   1. 제공 자료에서 변환 전후의 분류 정확도
   2. 실물 MCU에서의 배터리 소모 개선율
   3. NPU 가속기를 이용한 현장 처리 지연
   4. 새 필체 전체에 대한 일반화 성능

6. 같은 공개 평가 집합을 보며 후보를 여러 번 고른 성적은?

   1. 외부 사용자의 필체까지 독립 검증한 수치다
   2. 개발용 회귀 지표이며 별도 최종 평가가 필요하다
   3. 파일 해시가 같으면 일반화 성능이 보장된다
   4. 표본 수가 360개이면 선택 편향이 사라진다