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上来先用编辑器写两个题：
1. 64匹马，每次最多可以赛8匹，可以知道结果的相对顺序，测多少次可以选出前4名？
2. 二分类交叉熵和多分类交叉熵的公式；
然后：
- 知道的Sentence embedding的方式；
- 知道的正则化方法：
回答L1，L2；
介绍Dropout后，问缺点是什么？或者说，低层还是高层使用，为什么？
介绍BN后：问BN有什么缺陷？在模型中用过吗？回答效果不太好。分析原因？
了解Layer normalization吗？（这个应该才是想问的问题...感觉上面的BN缺点都是铺垫）
- 介绍知道的梯度消失的解决方法.
- 标签平滑方法，作用？
- 介绍项目.
- 了解transformer吗？了解一些。那BERT呢？不了解。为什么了解transformer不再学习BERT呢？项目中有一个模块要提取文本特征，为什么没有用BERT？
- Bagging和boosting简介，随机森林.
- Attention的几种实现方式.
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