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✅常见损失函数的包括:1. 均方误差 MSE (回归)MSE计算预测值与真实值之间的均方误差，对离群点敏感。2. 平均绝对误差 MAE (回归)L1Loss计算绝对误差，对离群点更加健壮。3. 二元交叉熵 BCE (二分类)BCELoss专门用于二分类问题，严格按照交叉熵公式计算。4. Hinge Loss (SVM分类)它用于衡量模型的分类输出与真实标签之间的差异，并被设计为一种较好的分离超平面优化目标。5. Focal Loss (处理样本不平衡)Focal Loss 是一种改进的交叉熵损失函数，专为解决样本不均衡问题设计。下面总结了面试官常问问题:1. MSE 为什么对异常值敏感?2.Focal Loss 是怎么处理样本不平衡的?3. 交叉熵损失实现时为什么需要 clip 这一步?4. Hinge 损失和 SVM 的关系?📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

简历改了一星期了，荣耀可以看看我不

我第一次业务面的时候，只提前准备了一些常见问题，比如“你项目中负责了什么”、“如果项目延期你会怎么做”。另外，我还整理了自己简历上写的项目中亮眼的小功能，证明自己是有思考、有贡献的。面试前我会先写一份“答题提纲”，不求背下来，至少在心里捋一遍流程。

今天正式备战秋招 开个记录贴，每天投递三个合适吗