深度学习基础汇编
【非线性来源】非线性由什么来提供? 「字节Seed」
原题【LoRA实现】手撕 LoRA,现场发邮箱题目链接,和面试是两个页面。 「阿里通义」
原题【MMoE专家趋同】如何解决MMoE输出特征一样,专家的参数最终会趋于一致的现象? 「百度」
原题【MoE实现】手撕MoE。 「字节跳动」
原题【MoE极化】多专家网络极化问题。 「阿里巴巴」
原题“极化”未给具体观测或指标,仅关联已明确的多专家路由/失衡诊断。
【Online Softmax】请解释Online Softmax与普通Softmax的区别、应用原因,并说明其数值稳定性如何处理,同时手撕实现Online Softmax。 「字节跳动、阿里巴巴」
原题【RankMixer动机】为什么要做rankmixer? 「美团」
原题【Softmax C++实现】实现Softmax的CPU C++实现,模版 「百度」
原题【低秩分解】你认为什么情况下这个矩阵适合用低秩分解? 「京东」
原题参数都是0会发生什么,1行不行,参数为1的模型跟正常模型训练效果什么区别
针对这个场景介绍你知道的优化器,
损失函数会选择什么,为什么选择BCE,为什么不能用MSE
code:最大乘积子数组?
原题完整原题
【参数初始化与损失函数】参数都是0会发生什么,1行不行,参数为1的模型跟正常模型训练效果什么区别 针对这个场景介绍你知道的优化器,损失函数会选择什么,为什么选择BCE,为什么不能用MSE code:最大乘积子数组? 「蚂蚁集团」
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