深度学习精华·训练与优化
数据标注常见类型及适用任务有哪些？标注质量如何评估？
原题什么是噪声标签（Noisy Labels）？深度学习场景下有哪些成熟的处理方案？
原题常用的数据增强方式有哪些？CV/NLP/多模态生成任务分别有哪些专属方法？
原题深度学习训练前的数据清洗有哪些核心方法？核心处理逻辑是什么？
原题什么是数据长尾分布？可以从哪些层面解决数据长尾问题？
原题什么是正则化？它从原理上为什么能提升模型泛化能力？显式正则化和隐式正则化有什么区别？
原题介绍一下早停（EarlyStopping）的定义、原理、作用及实操注意事项
原题介绍一下 Dropout 及其核心变种（DropConnect、DropBlock、DropPath）的原理与适用场景
原题介绍一下 L1 正则、L2 正则，为什么 L1 能产生稀疏性，L2 不会？
原题标签平滑（Label Smoothing）的原理及作用？在大模型/生成模型训练中有什么注意事项？
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