快手广告算法一面面经

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1. 广告实习介绍,问的比较详细
2. 广告常用的精排模型有什么?
3. 介绍下多任务模型mmoe
4. 介绍一下深度学习中的dropout
5. 训练和预测过程中dropout设置方式,跟训练保持一样,还是随机选择一些节点丢弃,还是有其他方式
6. 神经网络训练参数初始化方式,分别会有什么问题
7. Layer Norm和Batch Norm的区别
8. 梯度爆炸和梯度消失是为什么,如何排查,如何解决
9. 介绍一下自适应学习率的算法
10. 集成学习中的bagging和boosting有什么区别,分别选择一个代表算法进行介绍
11. 代码题 LC 编辑距离

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