字节剪映日常二面凉经

1、实习介绍2、讲述论文内容和细节。3、对于模型训练过程中，如果出现样本标签数据分布极其不均衡，通常会采取什么方法来解决问题。4、transformer的感受野encoder中是可以看到所有的token的，你认为感受野越大越好还是越小越好。5、位置编码：sin cos，正余弦，bert可学习位置编码，rope相比于正余弦编码的优势。6、欠拟合和过拟合定义，通常如何解决？7、transformer的位置编码的基底是10000，为什么设置100008、手撕：岛屿的数量。

1.实习介绍2.项目拷打3.向loss上面加/乘以1w会怎么影响训练？4.熟悉什么常用的损失函数？5.如果训练过程中loss不掉的话，要怎么去检查？6.手撕代码：35.搜索插入问题7.SQL优化：把有1亿数据的table和有1千数据的table匹配？8.会不会Spark、SQL？9.介绍一下Transforemr10.为什么要用LN，而不用BN？11.BN在训练和预测时有什么不同？

1.项目拷打。2.未曝光出去的样本作为负样本有做过实验吗？3.为什么要进行多目标联合建模，解决了什么问题。4.为什么不单独预测 cvr , ctr 的引入为 cvr 带来了什么信息。5.如果出现跷跷板问题怎么解决？6.知道 PLE 原理吗？7.分层召回的结构是什么？8.介绍 groupembedding 。

1.GAN和Transformer 这两个分别在你的项目里承担了哪些作用？这两个是怎么帮助你推动模型进行图像或者视频重建并提升性能？2.你的GAN以及生成器和判别器主要负责什么工作的，讲一下他们的核心作用以及怎么协同的3.你做项目的时候是先用的生成器还是判别器，为什么要这样设计呢？4.你的轻量化参差模块在优化Swin transformer发挥的什么作用？5.计算机视觉中多尺度融合是什么含义6.为什么深层次神经网络中提取的图像特征被称为”语义特征”？怎么处理图片信息的，多尺度特征的提取怎么提升的模型性能，你用了什么技术和算法框架去实现的7.在你处理模型时用的什么注意力机制，在大模型图像处理项目时这些模块在整体架构分别承担了什么职责？8.你在里面用的对抗损失函数怎么设计的，怎么结合别的模块使用的9.你用的WGAN，他和原始的GAN是怎么改进梯度问题的，以及损失函数中梯度惩罚项怎么实现的Lipschitz约束10.你说一下逻辑回归他的原理还有适用场景以及如何实现的11.在逻辑回归中，我们一般用交叉墒损失函数，你可以说一下为什么吗？12.你结合一下逻辑回归二分类任务，说一下为什么这种情况经常使用交叉墒损失而不是均方误差损失呢？13.L1L2正则化在机器学习模型中的作用是什么(这里要求写数学公式)14.请详细介绍一下PPO这个在强化学习中的策略优化算法，主要思路和流程是什么15.在PPO的算法损失函数中，有两个操作，一个是clip，还有一个是min，请你说一下这两个操作的方式作用还有他们在PPO中的意义。16.在PPO算法的损失函数设计中，cilp的操作已经能够限制策略更新的幅度确保稳定性，为什么还需要在损失计算中取原始的目标和clip的较小值？如果只保留clip部分，不取较小值会有什么问题？