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度小满面试题
F1值的提升是怎么做的
度小满面试题
更新 2026-08-05
F1值的提升是怎么做的
度小满
后端开发
金融
数据驱动
问题拆解
技术原理
考察说明
考察对分类模型 F1 值优化方法论的理解与应用能力
回答思路
明确F1值由精确率与召回率调和平均得出
说明数据层面提升策略:类别不平衡处理、数据增强、清洗
说明模型层面策略:阈值调整、算法选择、特征工程
给出可解释的优化过程与验证方法
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LoRA微调相比于全参数微调有哪些优势?
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在Transformer模型中,哪个部分通常最占用显存(GPU内存)?
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