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小小牛客3
2021-08-31 21:58
门头沟学院 Java
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2021-08-31
在牛客打卡5天,今天学习:刷题 71 道
每日监督打卡
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04-06 23:55
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去哪儿 大模型开发 一面
1. 因果推断在多模态训练里能解决什么问题,为什么不是普通相关性学习就够了多模态场景里最容易出的问题就是模型学到“看起来相关”的捷径,而不是任务真正依赖的稳定因素。比如图像里某类背景、拍摄角度、文本描述习惯,可能和标签高度共现,但它们并不是真正决定结论的原因。因果推断的价值在于尽量把这些混杂因素拆出来,让模型更关注跨环境都稳定成立的信号。如果只靠相关性学习,训练集上可能效果很好,但一换数据源、设备、标注风格,性能就会掉得很厉害。因果思路不一定意味着一定要上完整的因果图模型,也可以体现在样本构造、环境分组训练、反事实增强和不变风险约束上。它本质上是在问:模型到底学到了可迁移规律,还是只记住了数据...
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简历有啥问题吗,约面率好低,暑期实习基本上只有字节腾讯给面
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武汉大学 Java
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无自我介绍手撕:最长无重复子序列,盛最多水的容器介绍一下实习,拷打(项目中使用了布隆过滤器,介绍一下以及他有什么缺点项目中怎么使用bitmap,hyperloglog,geo平时怎么使用ai
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