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人工智能面试题
如何解决类别不平衡问题?
人工智能面试题
更新 2026-08-05
如何解决类别不平衡问题?
高德地图
人工智能
技术原理
方案权衡
考察说明
考察对类别不平衡问题的理解及常用处理策略
回答思路
能说出重采样、代价敏感学习、集成方法等主要类别
能结合具体场景说明不同方法的适用性与权衡
能提到评估指标选择(如PR曲线、F1)的重要性
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为什么 GRPO 的损失函数中要显式加入 KL 散度项?请说明其作用以及如果去掉会带来什么问题。
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请介绍你对目标检测模型的改进工作,包括改进动机、具体方法和效果验证。
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