5.17 확인문제

5.17 확인문제

1. behavior cloning의 covariate shift가 일반적인 supervised image classification과 다른 점을 설명하라.
2. 같은 관측에 두 개의 성공 action mode가 있을 때 L2 단일 회귀가 실패할 수 있는 예를 들라.
3. action chunk가 effective horizon과 inference rate에 주는 영향을 설명하라.
4. ACT와 Diffusion Policy가 multimodality를 표현하는 방식을 비교하라.
5. v3에서 파일 이름으로 episode 경계를 판단하면 안 되는 이유는 무엇인가?
6. frame random split이 validation score를 과대평가하는 이유를 설명하라.
7. train/validation 전체에서 normalization stats를 계산하는 것이 왜 누출인가?
8. LoRA에서 rank와 alpha가 update에 미치는 영향을 식으로 설명하라.
9. temporal ensembling이 multimodal action에서 위험할 수 있는 사례를 들라.
10. 20 Hz loop의 inference가 80 ms 걸릴 때 가능한 system architecture 두 개를 제안하라.
11. dataset license와 pretrained model license를 별도로 확인해야 하는 이유는 무엇인가?
12. offline action loss가 낮아도 task success가 낮을 수 있는 원인을 세 가지 쓰라.

추가 연습문제와 구현 과제는 제5장 연습문제 및 구현 과제에 있다.