迭代法与正则化方法
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打开 →若一个 minibatch 的损失是平均形式 L = (1/B) sum_{i=1}^B L_i,请用单样本梯度推导 dL/dw。
打开 →某个 BatchNorm 层按 mu_new = m mu_old + (1-m) mu_batch 更新运行均值。这个公式在操作上意味着什么?
打开 →忽略可学习仿射参数时,为什么给一个向量的每个坐标都加上同一个常数 a,不会改变 LayerNorm 之后的激活?
打开 →对单个观测 (x,y),其中 y in {0,1},打分为 z = w^T x。其负对数似然关于 w 的梯度是什么?
打开 →对于 ReLU(z)=max(0,z),在 z>0 与 z<0 两种情况下,反向传播分别使用什么导数?
打开 →设动量按 v_t = beta v_{t-1} + g_t 更新,其中 beta=0.9、前一时刻速度 v_{t-1}=0.5、当前梯度 g_t=2。v_t 是多少?
打开 →某个点当前的残差是 6。两轮 boosting 中,它所在区域的叶节点更新分别为 1.5 和 0.8,且两轮学习率都为 eta=0.2。两轮之后还剩多少残差?
打开 →为什么一个训练时依赖 BatchNorm 表现很好的网络,在部署分布发生漂移后,推理时却可能表现异常?
打开 →为什么 logistic 回归通常需要迭代优化,而不像 OLS 那样有正规方程式的闭式解?
打开 →为什么在使用很大的 batch 训练时,学习率 warmup 往往会有帮助?
打开 →为什么在完全线性可分且不加正则的情况下,logistic 回归系数往往会发散?
打开 →为什么很小的 lambda 会让正则化解贴近 OLS?
打开 →为什么残差连接通常会让非常深的网络更容易优化?
打开 →某个学习率在 T 个 step 内用余弦退火从 eta_max 衰减到 eta_min。请写出第 t 步的 eta_t。
打开 →梯度向量 g=(6,8),其范数为 10。若裁剪阈值是 5,裁剪后得到什么梯度?
打开 →若动量满足 v_t = beta v_{t-1} + g_t,请把 v_t 展开成 v_0 与过去梯度 g_1,...,g_t 的表达式。
打开 →参数向量当前为 w_t=(3,4)。其梯度是 g=(6,8),范数为 10。先做阈值为 5 的全局范数裁剪,再做学习率 eta=0.1、lambda=0.1 的解耦权重衰减更新。新的参数向量是多少?
打开 →若 boosting 某个区域 R 内的样本带有正权重 w_i,推导能使 sum_{i in R} w_i (r_i-gamma)^2 最小的常数更新 gamma。
打开 →在平方误差的梯度提升里,某个终端区域 R 会被赋予一个常数更新 gamma。推导能使 sum_{i in R} (r_i-gamma)^2 最小的 gamma,其中 r_i 是当前残差。
打开 →若 v_t = beta v_{t-1} + g,且梯度 g 为常数、|beta|<1,那么 v_t 会收敛到什么常数?
打开 →周五下午两点,你在上海某私募的因子研究组里收到一张 12,000 × 600 的设计矩阵——600 个候选 alpha 因子在沪深300 成分股上 18 个月日频的横截面暴露。组合经理希望你下班前给一组系数,明早接入回测。你写下普通最小二乘(ordinary least squares, OLS)的闭式解 beta = np.linalg.solve(X.T...
打开 →深圳某私募的多因子研究员手头有 60 个交易日的沪深300 成分股横截面收益,外加一份「因子动物园」(factor zoo)清单:动量、价值、质量、低波,再加上 70 多个另类与基本面因子,合计 公式 个候选预测变量、公式 个观测——一个典型的 公式 病态设计矩阵。她直接套用上一模块的普通最小二乘(ordinary least squares, OLS),解...
打开 →某个标量残差块满足 y=x+f(x),其中 f(x)=3x^2。x=1 时的 dy/dx 是多少?
打开 →周一开盘后 15 分钟,沪深300 ETF 期权(300ETF options on SSE)的隐含波动率(implied volatility, IV)整体上抬了 3 个 vol。你在一家私募的做市账户上挂着一组 50ETF 与 300ETF 近月平值 call,定价模型需要把每张合约的市场报价反推成 IV。上一节用梯度下降跑过同样的题:在某些深度虚值(o...
打开 →在仅截距的 logistic 模型里,若拟合概率为 p_hat,什么样的截距 b 满足 sigma(b)=p_hat?
打开 →某个标量参数当前值为 w_t=2,梯度 g_t=0.5,学习率 eta=0.1,解耦权重衰减 lambda=0.05。w_{t+1} 是多少?
打开 →钩子:当一次完整梯度要四个小时 某上海百亿私募的研究员准备把一套基于沪深300 成分股的多因子神经网络 α 信号搬上生产。训练集是过去 5 年的日频面板:约 180 万行样本 × 300 只成分股 × 80 个特征。前两课的工具一一被排除——海森矩阵(Hessian matrix, 公式)装不进显存,L BFGS 一次方向计算也要把整批数据过一遍。退到最朴素...
打开 →为什么特征缩放对用梯度下降训练 OLS 往往很关键,而闭式解本身却又是尺度等变的?
打开 →对一个观测,若 x = 2、y = 1、当前权重 w = 0、学习率 eta = 0.4,那么对负对数似然做一步梯度下降更新后的权重是多少?
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