机器学习优化方法知识点

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

题目目录

20 道原题
  1. 什么是PEFT技术?

    原题
  2. 什么是哈达玛积,在AI领域有哪些典型应用?

    原题
  3. 什么是机器学习中的鞍点?

    原题
  4. 正则化为什么可以防止过拟合?

    原题
  5. 深度学习中正则化作用是什么?正则化方法都有哪些?

    原题
  6. 介绍一下深度学习正则化中的L1正则化和L2正则化的区别?

    原题
  7. 如何在AI模型中加入先验知识?

    原题
  8. 混合专家模型(MoE)和集成学习有哪些异同?

    原题
  9. 稀疏模型和稠密模型有哪些异同?

    原题

    此处“稀疏模型”指条件激活模型,不指权重稀疏。

  10. 在机器学习中降维的方法都有哪些?

    原题