Python ML DL CV
- Расскажи про трансформер, как работает, что внутри происходит
- Что обучается в трансформере
- Какими способами можно подавать в CNN изображения разного размера адаптивный пулинг(если что работают они сильно по-разному)
- С помощью чего в ResNet мы в конце получаем вектор одного размера? global average pooling
- instance нормализация что такое и зачем нужна, как работает для 1 изображения
- Задачка: у нас бинарная классификация, смотрим Accuracy, она растёт, но при этом растёт и лосс (BCE), как такое может быть (выбросы в данных, т.к. y_pred у нас в логарифме, а в нуле он стремится к бесконечности, то одно значение типа: 0.000000001 может дать большой лосс; порог, например, если он у нас 0.5, а ответы сетки 0.51, 0.52, 0.53, т.е. не сильно отличаются от порога, то точность растёт, а лосс низкий (т.к. pred низкий)).
- Какая функция у нас может использоваться вместо градиентного спуска, т.е. указывать направление, куда изменять ошибку (MSE, любая другая выпуклая функция)
- Расскажи про градиентный бустинг и случайный лес, в чём разница, какие критерии останова. В чём там разница в деревьях, какие они должны быть для одного и другого алгоритма.
- Bias/Variance для бустинга и леса, где что делается
- Что такое контекстный менеджер в python
- Зачем нужен super
- Что такое GIL, зачем нужен
- Как происходит работа с памятью при multiprocessing
