机器学习基础汇编

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133 道原题
  1. 【权重确定与优化迭代】优化迭代方式。权重是人工调参还是通过学习得到的?这个权重为什么设成0.1而不是0.5? 「字节跳动、百度、美团」

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  2. 【优化目标】为什么优化损失函数不优化模型或者打分公式? 「阿里巴巴」

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  3. 【动量累计】动量SGD的动量可以看做是什么的累计? 「阿里巴巴」

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  4. 【局部最优】如何避免局部最优问题 「百度」

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  5. 【梯度下降变体】讲讲BGD,MBGD,SGD的区别? 「字节跳动」

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  6. 【梯度下降数学原理】从数学层面解释梯度下降? 「京东」

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  7. 【模型优化方向】若优化模型可从哪些方面入手? 「京东」

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  8. 【优化器原理与对比】请介绍你知道的优化器,并展开说说你常用的优化器及其原理。包括:SGD、Adam、AdamW的区别和改进?请对比SGD、Adam和AdamW优化器,说明它们之间的关系与区别,并阐述从SGD到Adam的发展历程和各自的思路。请详细解释Adam优化器的原理,包括其存储的信息(一阶动量、二阶动量)、动态调整学习率的机制、计算公式(写出Adam计算公式)以及公式中每一项的含义和作用。 「京东、字节Seed、字节跳动、百度、美团、腾讯、阿里巴巴、阿里通义」

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  9. 【优化算法】梯度下降是局部最优还是全局最优? 「百度」

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  10. 【学习率调度实现】手写实现动态学习率调度 「字节跳动」

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