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非代码面试题
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4308噪声标签与过度自信一个分类器准确率已经不错，但对边界样本过于频繁地给出 99% 的置信度，而且标签中被认为含有少量噪声。哪种正则化调整最能针对这个失效模式？机器学习中等essay未尝试面试订阅4309隐藏单元共适应两层隐藏层会记住成对同时出现的信号。样本内指标很好，但只要样本外其中一个信号稍有偏移，性能就会崩。哪种控制最适合抑制这种共适应？机器学习中等essay未尝试面试订阅4310存在安全不变性你在一个很小的图像式信号数据集上训练模型，已知轻微平移和镜像翻转天然保持标签不变。网络又很容易把训练集拟合得过好。哪种正则化手段应该优先提到最前面？机器学习中等essay未尝试面试订阅4311提高 Dropout 之前在一次效果一般的训练后，你很想把 dropout 从 0.2 直接加到 0.6。动手前最先应该回答的诊断问题是什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4312加入增强之前同事把激进的数据增强当作万能解。你在接受这个方案前，第一步应该检查什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4313当 Weight Decay 开始伤害性能随着 weight decay 增强，模型表现开始下降。你在下结论说“正则化不好”之前，应该先问关于信号结构的什么问题？机器学习中等essay未尝试面试订阅4314信任 Early Stopping 之前你的验证指标每天噪声都很大。在把第一个局部峰值当作停止点之前，应该先校准什么？机器学习中等essay未尝试面试订阅4315正则不是孤立存在在过参数化网络里，为什么脱离优化器和数据流程单独谈正则强度是错误的？机器学习中等essay未尝试面试订阅4316注意力分数数量一个 Transformer 层处理 L=256 个 token，头数 H=8。不考虑 value 维度时，所有头总共会形成多少个原始注意力分数条目？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4317堆叠 CNN 感受野一个 1D CNN 叠了 6 层因果卷积，kernel size 为 3，stride 为 1，且没有 dilation。感受野是多少个 token？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4318空洞 CNN 覆盖范围一个因果 CNN 使用 4 层、kernel size 为 3、dilation 依次为 1、2、4、8。一个输出 token 最多可以直接聚合多长的依赖范围？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4319串行深度比较对于长度为 512 的序列，一个普通 RNN 需要执行多少个串行处理步骤？如果整段序列已经拿到，一个标准全序列 Transformer 在推理时需要多少个按 token 串行的步骤？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4320注意力矩阵内存一个全注意力模型使用 L=1024 个 token，并以 float16 存储每个头的一张注意力分数矩阵。一个头的分数矩阵大约占多少内存？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4321流式订单流局部模式你需要对实时订单流做毫秒级延迟预测。大部分有用结构都来自最近 20 到 40 个事件中的局部模式，而且模型必须在线更新，不能等整块数据。哪一类架构应当作为你的第一版 baseline？机器学习中等essay未尝试面试订阅4322在线状态型序列模型必须逐 tick 处理无限长事件流，并维护一个可持续更新的紧凑隐藏状态，不能反复回看历史输入。哪一类架构最自然契合这个要求？机器学习中等essay未尝试面试订阅4323长上下文离线交互你在做一个离线 4000 token 文档模型，答案经常依赖于跨很远段落的短语匹配。此时延迟不如长程交互建模重要。哪种架构应该成为首选？机器学习中等essay未尝试面试订阅4324小样本局部平稳你只有有限标注数据，而目标主要取决于二维信号图中的局部平移等变模式。哪类架构通常能提供最强的内建归纳偏置？机器学习中等essay未尝试面试订阅4325稀少但关键的全局联系一个序列问题大部分时候只有局部结构，但有一小部分标签会因为相隔数百步的位置之间的相互作用而翻转，而漏掉这类依赖的代价非常高。你更该偏向哪类架构？机器学习中等essay未尝试面试订阅4326序列长度翻倍的成本冲击一个局部 CNN 的交互规模约为 7L，而一个 Transformer 注意力块的分数对规模约为 L 2。若 L 从 256 翻倍到 512，两者的交互数量分别增长多少倍？哪类架构碰到更陡的扩展墙？机器学习中等essay未尝试面试订阅4327更长依赖所需的 CNN 深度一个 stride=1、kernel size=3、无 dilation 的 CNN，要覆盖 9 步依赖需要 4 层。如果所需依赖范围升到 41 步，需要多少层？这说明了什么结构压力？机器学习中等essay未尝试面试订阅