超参数科技面试题 · 方案权衡 · BERT
超参数科技相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 140 道真题 · 当前筛选命中 3 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：方案权衡 · BERT
考察点
技术栈
第 1 题BERT中使用的Normalization是Layer Normalization，请说明Layer Normalization（LN）与Batch Normalization（BN）的核心区别是什么？ 考察对LN与BN在原理、计算范围及适用场景上差异的理解第 2 题在图文匹配任务中，除了常用的对比学习损失，还有哪些有效的辅助损失或训练策略？ 考察对多模态匹配任务中多种损失函数与训练策略的理解和运用第 3 题为什么在文本任务（如Transformer/BERT）中通常选择Layer Normalization（LN）而不是Batch Normalization（BN）？ 考察对文本与图像数据特性差异对归一化选择影响的理解