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2021秋招-目录
知识点总结
- 预训练语言模型: Bert家族
1.1 BERT、attention、transformer理解部分
- B站讲解–强烈推荐
- 可视化
- 推倒
- 结合代码理解
- 代码部分
- 常见面试考点以及问题:
- word2vec 、 fasttext 、elmo;
- BN 、LN、CN、WN
- NLP中的loss与评价总结
4.1 loss_function：
- 深度学习-Loss函数
- L1、L2正则化总结: L1,L2正则所有问题-视频-PPT截图⭐⭐⭐⭐
5.1 知乎-L1正则化与L2正则化⭐⭐⭐
5.2 贝叶斯眼里的正则化⭐⭐
5.1 L1正则化与L2正则化
5.2 深入理解L1、L2正则化
5.3 L1和L2正则化的概率解释🎃
5.4 机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数
5.5 L1正则化和L2正则化的详细直观解释
5.6 机器学习——正则化不理解的地方 - 过拟合、欠拟合 原因、现象、解决办法。
6.1 深度学习中的过拟合问题和解决办法（转载）
6.2
面经
刷题
深度学习汇总
0. 数学公式整理
机器学习之常用矩阵/向量运算-待整理
- 矩阵乘法
- Hadamard product
- 向量点积
- 向量叉积
- CNN中点积求和
- 矩阵乘法中: 可以看作 向量点积；
(转载)数学-矩阵计算 矩阵和向量的求导法则-待整理
1. 前馈网络、反向传播公式推导
反向传播算法（过程及公式推导)⭐⭐⭐
反向传播算法—从四个基本公式说起
- 神经元结构神经网络入门——神经元算法
- 神经元/数据/参数 计算; 神经元指的一个结构。
2. SGD推倒
3. 优化器总结
4. 激活函数总结
5. pooling、dropout、
6. 参数 &超参数、batch_size、学习率
6.损失函数专题
7.过拟合、欠拟合
8.BN、LN
8.1 Internal Covariate Shift
- 如何理解 Internal Covariate Shift？
深度神经网络模型的训练为什么会很困难？其中一个重要的原因是，深度神经网络涉及到很多层的叠加，而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化，通过层层叠加，高层的输入分布变化会非常剧烈，这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新。为了训好模型，我们需要非常谨慎地去设定学习率、初始化权重、以及尽可能细致的参数更新策略。
Google 将这一现象总结为 Internal Covariate Shift，简称 ICS。 什么是 ICS 呢？
大家都知道在统计机器学习中的一个经典假设是“源空间（source domain）和目标空间（target domain）的数据分布（distribution）是一致的”。如果不一致，那么就出现了新的机器学习问题，如 transfer learning / domain adaptation 等。而 covariate shift 就是分布不一致假设之下的一个分支问题，它是指源空间和目标空间的条件概率是一致的，但是其边缘概率不同。
大家细想便会发现，的确，对于神经网络的各层输出，由于它们经过了层内操作作用，其分布显然与各层对应的输入信号分布不同，而且差异会随着网络深度增大而增大，可是它们所能“指示”的样本标记（label）仍然是不变的，这便符合了covariate shift的定义。由于是对层间信号的分析，也即是“internal”的来由。
那么ICS会导致什么问题？
简而言之，每个神经元的输入数据不再是“独立同分布”。
其一，上层参数需要不断适应新的输入数据分布，降低学习速度。
其二，下层输入的变化可能趋向于变大或者变小，导致上层落入饱和区，使得学习过早停止。
其三，每层的更新都会影响到其它层，因此每层的参数更新策略需要尽可能的谨慎。
