萬物心選算法實習(xí)面試題7道|含解析

10本七月在線內(nèi)部電子書在文末，自取~

問題1：Adam優(yōu)化器和SGD的區(qū)別：

Adam優(yōu)化器和隨機梯度下降（SGD）是兩種常用的優(yōu)化算法。它們的主要區(qū)別在于更新參數(shù)的方式和對梯度的處理方式。

Adam優(yōu)化器使用了自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的方法，并結(jié)合了動量的概念。它維護了每個參數(shù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，并使用動量來加速參數(shù)更新。Adam通過計算梯度的一階矩估計（均值）和二階矩估計（方差）來調(diào)整學(xué)習(xí)率。這種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的調(diào)整可以幫助Adam更好地適應(yīng)不同參數(shù)的特性，并且通常能夠更快地收斂。

相比之下，SGD僅使用固定的學(xué)習(xí)率來更新參數(shù)。它直接使用當前的梯度來更新參數(shù)，而沒有考慮其他信息。這種簡單的更新方式可能導(dǎo)致收斂速度較慢，特別是在參數(shù)空間存在不同尺度的情況下。

總的來說，Adam相對于SGD來說更加智能化和自適應(yīng)，能夠更快地收斂到局部最優(yōu)解，并且通常能夠在訓(xùn)練過程中保持較小的學(xué)習(xí)率。

 問題2：分類問題為什么用交叉熵損失函數(shù)不用均方誤差（MSE）：

 問題3：決策樹的生成過程：

決策樹是一種常見的機器學(xué)習(xí)算法，用于解決分類和回歸問題。下面是決策樹的生成過程的簡要介紹：

1. 選擇最佳特征：從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中選擇一個最佳的特征來作為當前節(jié)點的分裂標準。通常使用一些評價指標（如信息增益、基尼指數(shù)等）來衡量特征的好壞。

2. 分裂節(jié)點：根據(jù)選擇的特征將當前節(jié)點分裂成多個子節(jié)點，每個子節(jié)點對應(yīng)特征的一個取值或一個值的范圍。

3. 遞歸生成子樹：對于每個子節(jié)點，重復(fù)步驟1和步驟2，遞歸地生成子樹，直到滿足終止條件。終止條件可以是節(jié)點中的樣本數(shù)量小于某個閾值，或者節(jié)點中的樣本屬于同一類別，或者達到了樹的最大深度等。

4. 構(gòu)建決策樹：通過遞歸生成子樹，最終構(gòu)建出完整的決策樹。

5. 剪枝（可選）：為了避免過擬合，可以進行剪枝操作，去掉一些決策樹的分支或節(jié)點。

決策樹的生成過程基于對特征空間的劃分，通過選擇最佳特征來使得每個子節(jié)點的樣本更加純凈，即屬于同一類別。這樣生成的決策樹可以用于預(yù)測新樣本的類別或回歸值。

 問題4：什么是信息增益

信息增益是在決策樹算法中用于選擇最佳特征的一種評價指標。在決策樹的生成過程中，選擇最佳特征來進行節(jié)點的分裂是關(guān)鍵步驟之一，信息增益可以幫助確定最佳特征。

信息增益衡量了在特征已知的情況下，將樣本集合劃分成不同類別的純度提升程度。它基于信息論的概念，使用熵來度量樣本集合的不確定性。具體而言，信息增益是原始集合的熵與特定特征下的條件熵之間的差異。

在決策樹的生成過程中，選擇具有最大信息增益的特征作為當前節(jié)點的分裂標準，可以將樣本劃分為更加純凈的子節(jié)點。信息增益越大，意味著使用該特征進行劃分可以更好地減少樣本集合的不確定性，提高分類的準確性。

 問題5：動態(tài)規(guī)劃的核心思想

 問題6：直觀地解釋一下Transformer注意力機制

Transformer是一種用于序列建模的深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于自然語言處理等領(lǐng)域。其中的注意力機制是Transformer的核心組成部分。

在Transformer中，注意力機制用于在序列中建立全局的關(guān)聯(lián)性，將每個位置的表示與其他位置的表示進行交互。直觀地解釋注意力機制如下：

假設(shè)有一個輸入序列，其中包含多個位置，每個位置都有一個表示向量。注意力機制通過計算每個位置與其他位置的關(guān)聯(lián)權(quán)重，從而決定每個位置在表示時的重要性。

通過注意力機制，Transformer能夠在序列中捕捉到全局的關(guān)聯(lián)性，可以將每個位置的表示與其他位置的表示進行交互和融合，從而更好地捕捉序列中的重要信息和依賴關(guān)系。

 問題7：一維卷積的作用

• 在不改變特征圖尺寸的前提下去改變通道數(shù)（升維降維）；
• 增強了網(wǎng)絡(luò)局部模塊的抽象表達能力；
• 在不增加感受野的情況下，讓網(wǎng)絡(luò)加深，從而引入更多的非線性。