在哪里看错题？

5.16 三面结束 我看粉丝投稿的4.21 一面的 二面过完5.11. 自我介绍2. 怎么理解深度学习损失函数中的最大似然估计 MLE？答案：最大似然估计的目标是找到一组模型参数，让观测到的数据在当前模型下出现的概率最大。深度学习里的分类任务通常把模型输出看成条件概率分布 p(y|x; θ)，训练时希望真实类别的概率越大越好。实际优化时通常不会直接最大化似然，而是最大化对数似然，或者等价地最小化负对数似然。交叉熵损失本质上就是负对数似然。比如多分类中，真实标签是第 y 类，模型对这一类预测概率是 p_y，loss 就是 -log(p_y)。预测越自信且正确，loss 越小；预测越错，loss ...

夜色沉沉，拖着破掉的行李箱，踏进这间小小的出租屋。从此，我的字节实习之旅正式启程，前路漫漫，全力以赴，好好加油！

27 届暑期 0offer，求内推求内推求内推！求建议准备全力梭哈日常了，成为最早备战秋招的从三月底面到现在，一边面试一边学习一边复盘，面经就不上传了，也是发现自己的一些问题，大家可以学习，不对的地方可以在评论区指出纠正一下：1.一定要至少准备个 60% 的程度再开始面试，不然会终止流程或者脏面评，我的字节和美团应该是黑了2.听好问题想清楚再回答，慢一点讲清楚3.不会可以说些相关的，相关的也不会大大方方承认，别胡乱背八股，面试官会很折磨4.leecode 坚持刷坚持刷坚持刷，不要间隔着刷5.把知识好好梳理串联起来，把项目理解清楚为止（面试时项目露馅包死的）