999一区二区三区,青青视频免费在线,男人添女人下部高潮视频在观看

AUC 到底在統計上代表什么？你怎么計算它，在線上業務里你如何解釋“這次 AUC 提升”的含義。.docx

52 閱讀

Transformer 里因果注意力的 Q K V 各從哪來？Mask 具體怎么實現。

79 閱讀

為什么你在項目里會選 ResNet？從梯度傳播、表示能力、參數算力、遷移性幾個維度講講你的工程化理由。

92 閱讀

挑一次你覺得最有價值的“特征損失”前向推導，完整講講從想法到落地的過程和收益。

69 閱讀

你怎么看“多頭注意力 + 強化學習”的組合？它的價值在哪，工程上會碰到什么難點。

65 閱讀

YOLOv8 的結構你怎么拆解？訓練與部署各自踩過哪些坑，你是怎么解決的。

66 閱讀

Scaled DotProduct Attention 為啥要除以 √dk？如果不除會出什么數值或訓練問題。

80 閱讀

當負樣本比例劇變時，AUC 可能怎么走？你會如何保證指標的穩定和可比

94 閱讀

Paraformer 有什么優勢、適用邊界是什么？跟傳統 CTC/Transducer 比，差別和取舍點在哪。

82 閱讀

為什么要做 Label Smoothing.docx為什么要做 Label Smoothing？它怎么做，什么邊界條件才適合，過度用會有什么坑。

53 閱讀

L1 和 L2 正則你怎么選？它們各自的效果與風險是什么，工程里你是怎么權衡的。

85 閱讀

樣本量不夠的時候你會怎么補？數據增強、半/自監督、遷移學習、先驗約束、合成數據——你實際用過哪些，效果如何。

62 閱讀

常見的數據歸一化標準化方式你怎么選？不同方案的差異點與適用場景講清楚。

69 閱讀

Topk 和 Topp 采樣你怎么理解？兩者差異在哪，哪些場景更可控？最好結合你做過的生成推薦任務說。

93 閱讀

模型上線之后，評估閉環怎么搭？灰度 AB 怎么跑？監控告警你怎么做，哪些指標最關鍵。.docx

71 閱讀

NLP中你做的數據增強里，哪幾種最穩？給出量化對比和背后的原因。

83 閱讀

你做 CTR CVR CTCVR 聯合建模時，ESMM ESMM2 是怎么推導與工程落地的？線上到底帶來了什么收益。.docx

62 閱讀

把 BN 講透：原理是什么；訓練期和推理期用的統計量有何不同；跟 LN、GN 比，分別什么時候用、怎么取舍。.docx

74 閱讀

偏差和方差你怎么把握？結合你遇到的真實線上案例，怎么判斷是高偏差還是高方差，各怎么治。.docx

86 閱讀

Dropout 訓練和推理階段分別怎么用.docxDropout 訓練和推理階段分別怎么用、為什么這么用？跟 BN LN 放一起會有哪些相互影響，怎么擺放更穩。給出一句話總結和詳細解.docx

65 閱讀

你實際用過哪些學習率策略？為什么要 warmup？拿一條你做過的收斂曲線說它起了什么作用，什么時候會失效。.docx

64 閱讀

回歸任務最后一層該怎么選激活？線性、Softplus、截斷、還是直接做分布建模？按不同業務約束說說你的選擇依據。.docx

80 閱讀

為什么樹模型一般不需要對特征進行標準化處理

87 閱讀

為什么一般預測模型要對特征進行標準化處理

92 閱讀

国产精品亚洲二区在线观看_91蝌蚪视频在线_亚洲免费999_免费欧美一级视频_国产精品www在线观看_蜜臀av.com_91小视频在线播放_蜜桃福利午夜精品一区_www亚洲成人_黄色一级在线视频

人工智能