深度学习基础汇编

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题目目录

307 道原题
  1. 【Batch大小影响】大batch和小batch有什么区别?请分析Batch大小对训练的影响。 「字节跳动」

    原题
  2. 【与蒸馏区别】模型蒸馏(model distillation)与训练稳定性有何区别?请解释与蒸馏的区别。 「腾讯」

    原题
  3. 【参数初始化重要性】为什么参数初始化方式不一样?参数初始化为什么重要?请解释参数初始化的重要性。 「京东、字节跳动」

    原题
  4. 【学习率不衰减后果】如果不衰减学习率会有什么后果?请解释学习率不衰减的后果。 「字节跳动」

    原题
  5. 【学习率大小界定】学习率多小算小?请界定学习率大小的标准。 「蚂蚁集团」

    原题
  6. 【学习率调整】此时学习率怎么调整?请解释学习率调整的方法。 「阿里巴巴」

    原题

    “此时”没有训练曲线或事件,仅覆盖一般学习率调整方法,未给具体决策。

  7. 【权重大小影响】权重过大或过小分别会导致什么现象?请分析权重大小的影响。 「字节跳动」

    原题
  8. 【梯度消失与梯度爆炸】梯度消失和梯度爆炸是什么?请解释其原因、根本原因、解决方案及缓解方法。 「京东、字节跳动、美团、阿里巴巴、阿里通义」

    原题
  9. 【梯度裁剪必要性】不进行梯度裁剪(gradient clipping)会怎样?请解释梯度裁剪的必要性。 「腾讯」

    原题
  10. 【训练流程与损失函数参数】讲一下训练流程和损失函数各个参数含义?请解释训练流程与损失函数参数。 「蚂蚁集团」

    原题

    来源未记录实际 loss 与参数名称。