高德 一面 面经

1. 面试一开始，没让我自我介绍，直接技术问题的提问。

第一个问题是：为什么在二分类任务中不用均方误差（MSE），而是使用交叉熵（cross entropy）？如果用于多分类训练，该如何处理？

问了关于batch normalization的问题：在训练和推理过程中，batch normalization有什么不同？

然后让我证明一个数学命题：任意大于3的两个相差2的质数，它们之间的数是6的倍数。

手撕代码，题目是：给定一个数组，在其中一个位置划分成两个数组，求这两个数组方差之和的最大值。

感觉面试官专业水平似乎一般，对一些概念的理解也不够深入。

他不清楚multiple cross entropy的具体含义，并且在编程过程中多次质疑我的思路。特别是在我解释方差公式时，他质问我谁告诉你方差可以用E(x^2)-E(x)^2计算的。尽管我现场推导了一遍公式，但最终还是被挂了。