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腾讯NLP算法面经

※懦弱 发布于2021-02-23 16:29:26   50浏览
一面

1、自我介绍

2、项目/实习经历 

3、讲一下对自己成长最有帮助的项目,为什么

4、如何实现知识蒸馏,loss怎么选择 

5、介绍TinyBert的工作原理

6、LR是线性模型吗,为什么?

7、梯度下降和随机梯度下降的区别

8、GBDT和XGBoost的区别(至少3方面)

9、偏差和方差的区别

10、怎么理解XLNet的,XLNet的输入是什么?

11、一个二分类任务,假设只有一个维度的特征,取值范围是0~正无穷,如何实现二分类?

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