快手实习 搜推算法 一面 45min

整体面试还是不错的，但是没后续了，攒攒人品～
1. 项目拷打
2. 实习项目介绍，问的很细致
3.  wide&deep模型怎么得到user/item embedding的？
4. wide&deep用的是什么损失函数
5. mtl模型了解吗？介绍下mmoe
6. 多个任务怎么平衡loss
7. relu做激活函数优缺点
8.   catboost和 xgboost 区别
9. catboost 怎么处理类别变量的
10. 然后又问xgboost 怎么处理缺失值的
11. xgboost的损失函数是什么
12. DIN里activation unit结构介绍一下
13. transformer结构中的attention机制是怎么样的
14.   神经网络初始化权重为0的影响