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非代码面试题
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4302随机深度下的平均激活层数 12某个网络对 12 个残差块使用 stochastic depth，并让每个块在训练中的生存概率都是 0.75。一次训练前向传播中，平均会有多少个块处于激活状态？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4303DropConnect 的平均活跃权重数 13某层共有 400 个权重。训练时使用 DropConnect，并让每个权重以 0.9 的概率独立保留。一次前向传播中，平均会有多少个权重处于活跃状态？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4304inverted dropout 输出方差 14某个单元在 dropout 前的激活为 a = 3，使用 keep probability q = 0.75 的 inverted dropout。训练时输出要么是 0，要么是 a/q。该输出的方差是多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅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4341由流行率与 TPR/FPR 推精确率 1在某个固定阈值下，正例流行率为 20%，TPR 为 80%，FPR 为 10%。这对应的 precision 是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4342流行率漂移下的 precision 2某个欺诈模型在新市场里仍保持 TPR = 0.90、FPR = 0.03，但正例流行率从 10% 降到了 2%。在同一阈值下，现在应预期什么 precision？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4343Brier 分数计算 3预测概率为 [0.8, 0.6, 0.3, 0.1]，真实标签为 [1, 0, 1, 0]。Brier score 是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4344ECE 分箱计算 4使用等样本权重的 expected calibration error。现在有两个非空分箱：A 箱的预测概率是 [0.2, 0.3]，标签是 [0, 1]；B 箱的预测概率是 [0.8, 0.9]，标签是 [1, 1]。按 ECE = 各箱 (样本占比)*|平均置信度 - 准确率| 计算，结果是多少？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4345校准概率对应的期望正例数 5某个模型对一个包含 200 个标的的分组给出的平均预测概率是 0.18。如果模型是校准的，那么这个分组里平均应出现多少个正例？机器学习简单数值题未尝试面试订阅4346由 ROC 点映射到 PR 点 6在某个阈值下，正例流行率是 5%，TPR 是 80%，FPR 是 10%。这个 ROC 空间中的点对应到 PR 空间时，(recall, precision) 是什么？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4347总体平均概率对应的期望正例 7在 500 个样本上，一个校准模型的平均预测概率是 0.12。总体上平均应出现多少个正例？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4348整体校准偏差 8在一个验证集上，模型的平均预测概率是 9%，而实际正例比例是 6%。这意味着多大的整体校准偏差（calibration-in-the-large error）？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4349按错判成本算期望损失 9某个阈值规则运行在一个正例流行率为 10% 的样本空间里，其 TPR 为 70%，FPR 为 5%。若漏判一个正例的成本是 4，误报一个负例的成本是 1，那么每个样本的期望错判成本是多少？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4350分箱经验频率与平均预测的偏差 10某个校准分箱包含 80 个标的，平均预测概率为 0.35。如果实际只观察到 20 个正例，那么这个分箱的经验正例率是多少？它相对平均预测低了多少个百分点？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4351非对称代价阈值选择 1同一个分类器的三个候选阈值表现为：t=0.3 -> FP=18, FN=4; t=0.5 -> FP=9, FN=7; t=0.7 -> FP=4, FN=14。若一次 false negative 的代价是 5，一次 false positive 的代价是 1，哪个阈值在这个样本上使分类总成本最小？机器学习中等数值题未尝试面试订阅4366一倍标准误规则选模 1三个模型复杂度对应的平均交叉验证 AUC 分别为 0.790、0.802 和 0.808。最佳分数的标准误是 0.010。按 one-standard-error rule，应该保留哪个最简单的模型？机器学习简单数值题未尝试面试订阅