深度学习精华·训练与优化

题集来源:Rocky Ding(WeThinkIn)收录项目:AIGC-Interview-Book查看原题集

题目目录

47 道原题
  1. 权重衰减(Weight Decay)与 L2 正则的关系是什么?为什么 Adam 优化器中二者不等价?AdamW 中是如何实现的?

    原题
  2. 不同正则化方法分别适用于什么场景?实际训练中如何选型与组合使用?

    原题
  3. 学习率 warmup 的核心目的是什么?常用的 warmup 方式有哪些?如何设计 warmup 策略?

    原题
  4. 工业界常用的学习率组合策略是什么?大模型训练中为什么普遍采用「线性 warmup + 余弦退火」?

    原题
  5. 有哪些常用的学习率调优方法?LR Finder 的核心原理是什么?

    原题
  6. 优化器的本质原理是什么?简述从 SGD 到 AdamW 的核心发展脉络,各阶段分别解决了什么问题?

    原题
  7. SGD、Adam、AdamW 三者各有什么优缺点?为什么大模型预训练与微调几乎都用 AdamW?深度学习场景下如何选型?

    原题
  8. 目前 AIGC 场景(大模型、扩散模型)常用的优化器有哪些?选型的核心依据是什么?

    原题
  9. 模型训练中训练集、验证集、测试集的作用分别是什么?有哪些划分原则与常见的落地方式?

    原题
  10. AIGC 场景(大模型微调、文生图扩散模型)的数据集划分和传统判别任务有什么区别?有哪些特殊注意事项?

    原题