题目2634 · 机器学习
batch 平均损失的梯度 9
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。
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English questions题目2642 · 机器学习
BatchNorm 运行均值更新公式 13
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？
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LayerNorm 对整体平移的不变性 8
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？
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logistic 负对数似然的梯度 3
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？
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ReLU 的局部导数 10
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 →题目2623 · 机器学习
一次动量更新的数值计算 15
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？
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两次 shrinkage 更新后的残差 24
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？
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为什么 BatchNorm 会在分布漂移下出问题 21
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？
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为什么 logistic 回归没有闭式解 5
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？
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为什么 warmup 对大 batch 训练有帮助 22
为什么在使用很大的 batch 训练时，学习率 warmup 往往会有帮助？
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为什么可分数据会把系数往外推 7
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 →题目2515 · 机器学习
为什么小 lambda 意味着弱正则 20
为什么很小的 lambda 会让正则化解贴近 OLS？
打开 →题目2628 · 机器学习
为什么残差连接能帮助深网训练 20
为什么残差连接通常会让非常深的网络更容易优化？
打开 →题目2640 · 机器学习
余弦衰减调度公式 12
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。
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全局范数裁剪的数值计算 16
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？
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动量项展开成几何级数 3
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。
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向量参数上的裁剪加权重衰减计算 25
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？
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带权区域更新值 2
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。
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平方损失下叶节点最优更新值 1
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 →题目2639 · 机器学习
恒定梯度下动量的稳态值 11
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 →题目2638 · 机器学习
残差路径梯度的数值计算 19
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？
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由正样本比例求截距 2
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？
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解耦权重衰减的数值计算 18
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 →题目2492 · 机器学习
为什么特征缩放对梯度下降比对闭式解更重要 22
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 →题目2541 · 机器学习
单个 logistic 观测的一步梯度更新 22
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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