追一科技面试记录
面试时间:8.29下午3点 面试时长35分钟(一面)
面试问题:
1.项目简单了解,常用检测网络的one-stage和two-stage方法中的网络框架简单介绍以及对比;
2.选择用mask-rcnn做可行驶区域分割的原因,对实例分割的理解(属于项目内容);
3.常用的传统机器学习方法:
a.如何处缺失数据;b.如何进行归一化;c.常用的优化器adam,sgd,adagrad,动量法,d.决策树:ID3,C4.5,CART,重点谈了一下GBDT的理解,自己顺带提了陈大神的xgboost;
4.对rnn的理解,CNN卷积操作的详细介绍,以及对卷积和池化的理解还有图像中的常用检测算子;
5.常用降维方法pca和svd,重点谈了pca的实现过程以及对其中协方差矩阵的理解;
自我小结:
自己做的是图像,但面试官主要是做nlp的.所以自己觉得匹配度不是很高,但面试官人很好,一直说常用方法是差不多的,似乎没有计较这个.还有因为很多谈及的是数学理论方面的,也不太好讲清楚,很多只是三言两句简单概括,或者说个实现流程或个人理解.最后还要强调的是面试官人真的不错,很有素养
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