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快手面试题
精排正样本极少的情况,应该如何训练?
快手面试题
更新 2026-08-05
精排正样本极少的情况,应该如何训练?
快手
人工智能
互联网/IT
数据驱动
技术原理
方案权衡
考察说明
考察推荐系统精排阶段样本不平衡问题的处理方法与技术选型
回答思路
说明样本不平衡对模型训练的影响
列举数据增强、重采样、损失函数调整等策略
解释如何利用预训练或迁移学习缓解正样本不足
讨论评估指标在正样本极少场景下的适用性
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这个需求的难点是什么,你是怎么解决的?
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请解释Transformer中的attention机制的工作原理,并说明为什么需要multi-head attention。
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