万物心选算法实习面试题7道|含解析
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2023-07-27 10:39
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问题1:Adam优化器和SGD的区别:
Adam优化器和随机梯度下降(SGD)是两种常用的优化算法。它们的主要区别在于更新参数的方式和对梯度的处理方式。
Adam优化器使用了自适应学习率的方法,并结合了动量的概念。它维护了每个参数的自适应学习率,并使用动量来加速参数更新。Adam通过计算梯度的一阶矩估计(均值)和二阶矩估计(方差)来调整学习率。这种自适应学习率的调整可以帮助Adam更好地适应不同参数的特性,并且通常能够更快地收敛。
相比之下,SGD仅使用固定的学习率来更新参数。它直接使用当前的梯度来更新参数,而没有考虑其他信息。这种简单的更新方式可能导致收敛速度较慢,特别是在参数空间存在不同尺度的情况下。
总的来说,Adam相对于SGD来说更加智能化和自适应,能够更快地收敛到局部最优解,并且通常能够在训练过程中保持较小的学习率。
问题2:分类问题为什么用交叉熵损失函数不用均方误差(MSE):
问题3:决策树的生成过程:
决策树是一种常见的机器学习算法,用于解决分类和回归问题。下面是决策树的生成过程的简要介绍:
选择最佳特征:从训练数据集中选择一个最佳的特征来作为当前节点的分裂标准。通常使用一些评价指标(如信息增益、基尼指数等)来衡量特征的好坏。
分裂节点:根据选择的特征将当前节点分裂成多个子节点,每个子节点对应特征的一个取值或一个值的范围。
递归生成子树:对于每个子节点,重复步骤1和步骤2,递归地生成子树,直到满足终止条件。终止条件可以是节点中的样本数量小于某个阈值,或者节点中的样本属于同一类别,或者达到了树的最大深度等。
构建决策树:通过递归生成子树,最终构建出完整的决策树。
剪枝(可选):为了避免过拟合,可以进行剪枝操作,去掉一些决策树的分支或节点。
决策树的生成过程基于对特征空间的划分,通过选择最佳特征来使得每个子节点的样本更加纯净,即属于同一类别。这样生成的决策树可以用于预测新样本的类别或回归值。
问题4:什么是信息增益
信息增益是在决策树算法中用于选择最佳特征的一种评价指标。在决策树的生成过程中,选择最佳特征来进行节点的分裂是关键步骤之一,信息增益可以帮助确定最佳特征。
信息增益衡量了在特征已知的情况下,将样本集合划分成不同类别的纯度提升程度。它基于信息论的概念,使用熵来度量样本集合的不确定性。具体而言,信息增益是原始集合的熵与特定特征下的条件熵之间的差异。
在决策树的生成过程中,选择具有最大信息增益的特征作为当前节点的分裂标准,可以将样本划分为更加纯净的子节点。信息增益越大,意味着使用该特征进行划分可以更好地减少样本集合的不确定性,提高分类的准确性。
问题5:动态规划的核心思想
问题6:直观地解释一下Transformer注意力机制
Transformer是一种用于序列建模的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理等领域。其中的注意力机制是Transformer的核心组成部分。
在Transformer中,注意力机制用于在序列中建立全局的关联性,将每个位置的表示与其他位置的表示进行交互。直观地解释注意力机制如下:
假设有一个输入序列,其中包含多个位置,每个位置都有一个表示向量。注意力机制通过计算每个位置与其他位置的关联权重,从而决定每个位置在表示时的重要性。
通过注意力机制,Transformer能够在序列中捕捉到全局的关联性,可以将每个位置的表示与其他位置的表示进行交互和融合,从而更好地捕捉序列中的重要信息和依赖关系。
问题7:一维卷积的作用
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在不改变特征图尺寸的前提下去改变通道数(升维降维); -
增强了网络局部模块的抽象表达能力; -
在不增加感受野的情况下,让网络加深,从而引入更多的非线性。
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