面试题:如何解决欠拟合

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添加其他特征项。组合、泛化、相关性、上下文特征、平台特征等特征是特征添加的重要手段,有时候特征项不够会导致模型欠拟合。 添加多项式特征。例如将线性模型添加二次项或三次项使模型泛化能力更强。例如,FM(Factorization Machine)模型、FFM(Field-aware Factorization Machine)模型,其实就是线性模型,增加了二阶多项式,保证了模型一定的拟合程度。 可以增加模型的复杂程度。 减小正则化系数。正则化的目的是用来防止过拟合的,但是现在模型出现了欠拟合,则需要减少正则化参数。

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基础理论
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为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled
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简单描述一下Transformer中的前馈神经网络?使用了什么激活函数?相关优缺点?
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简单描述一下wordpiece model 和 byte pair encoding,有实际应用过吗?
Transformer训练的时候学习率是如何设定的?Dropout是如何设定的,位置在哪里?Dropout 在测试的需要有什么需要注意的吗?
bert的mask为何不学习transformer在attention处进行屏蔽score的技巧?
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