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美团深度学习算法面经

久醉
发布于2021-03-04 16:44:40 105浏览
技术面

1.无监督学习中存在过拟合吗?


2.什么是k折交叉验证?


3.关于k折交叉验证,需要注意什么?


4.对于一个二分类问题,我们定义超过阈值t的判定为正例,否则判定为负例。现在若将t增大,则准确率和召回率会如何变化?


5.说明Lp范数间的区别


6.用梯度下降训练神经网络的参数,为什么参数有时会被训练为nan值?


7.卷积神经网络CNN中池化层有什么作用?


8.请列举几种常见的激活函数。激活函数有什么作用?


9.神经网络中Dropout的作用?具体是怎么实现的?


10.利用梯度下降法训练神经网络,发现模型loss不变,可能有哪些问题?怎么解决?


11.如何解决不平衡数据集的分类问题?


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