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面试题简述Transformer中用的是LayerNorm，而不是常见的BatchNorm，这是为什么？面试官想听的意识到不是BN不好，而是不适合Transformer的使用场景。面试回答举例Transformer中选择LayerNorm而不是BatchNorm，主要原因和序列建模方式以及训练场景有关。详情请查看：http://xhslink.com/o/8yJohFzKSX6由浅入深分析1、BN 依赖 batch 统计量。2、LN 只依赖特征维度。3、Transformer 的 token 并行与 BN 设计目标维度不一致。4、自回归推理场景下 BN 表现不稳定。面试加分点1、提出推理阶段 ...

找不到到，根本找不到😭😭😭😭😭  ，没办法，只能伪装27了😿

📍 工作地点：在上海市浦东新区叮咚买菜总部，我入职时正好赶上换新办公楼，搬到张江之门啦，新环境新工位，想想就超开心🥳 附近租房价格也比较合理，没有市中心那么夸张。 📝 工作内容：类似采购，但在采购基础上赋予了更大的想象和职能。不再是传统的搬货采购模式，而是要根据消费者需求精准开发产品，全程负责到底。 这边以生鲜为例子：比如帮助一些因各种原因被雪藏的特色生鲜水果走出当地，推广到更多的地方，让消费者尝到美味的特色生鲜水果的同时带动当地的农牧民共同致富💰 例如：大凉山丑苹果，通过以离太阳更近离城市更远，天然无污染为卖点开发出的产品。霜冻菜以抗寒植物在寒冷条件下提升细胞渗透压将淀粉转化为糖的原...