高德机器学习算法面经
✅一面
1.自我介绍
2.项目拷打与反问
3.写一下交叉熵损失的公式
4.MSE能用到分类任务上吗
5.介绍transformer
6.介绍auc,精确度,召回率,F1等等,auc的意义是什么
7.为什么Transformer用ln不用bn
8.开放:如果给你一批数据的点击率,曝光度,位置信息等,如何判断用户点击数据是否跟数据的位置有关
✅二面
1.项目的拷打与反问,比一面要刁钻一些
2.问了GRPO和DPO的公式,后者没答出来
3.问了DRPO,为什么可以把散度去掉,没答上来
4.为什么要重要性采样
5.讲一下注意力机制,交叉注意力,为什么除以根号d
6.介绍一下什么情况下会出现梯度爆炸和梯度消失,为什么,出现了这种情况模型会怎么样
7.贪心算法
📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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2.项目拷打与反问
3.写一下交叉熵损失的公式
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7.为什么Transformer用ln不用bn
8.开放:如果给你一批数据的点击率,曝光度,位置信息等,如何判断用户点击数据是否跟数据的位置有关
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4.为什么要重要性采样
5.讲一下注意力机制,交叉注意力,为什么除以根号d
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