比如图像复原，去噪，融合这种的，你们目前都面了多少了啊？我感觉这些lowlevel方向真的好难找工作啊除非特别优秀 #软件开发薪资爆料#  #人工智能#  #图像处理#  #lowlevel#  #去噪#  #复原#  #深度学习#  #cv工程师#

L1 和 L2 正则化的区别？它们都能防止过拟合吗？写出Cross entropy的公式，并解释推导过程。（我先从KL散度的角度回答，面试官提示从最大似然的角度回答，并问是否与贝叶斯有关）解释dropout的作用，训练和测试阶段是否有区别，如何解决dropout预估偏高的问题？如何判断模型是否过拟合？（仅仅训练集loss低，测试集loss高不一定是过拟合，有没有其他判断方式？我从模型偏差和方差的角度回答）如何缓解过拟合？（我说了四五种方法，面试官继续追问有没有其他方法）概率题：计算骰子第一次扔到6的次数的期望。解释AUC的定义，它解决了什么问题，优缺点是什么，并说出工业界如何计算AUC。（特别...

秋招第一挂……-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------上来项目随便问几个问题，马上开始用numpy撕多层MLP的前向和反向传播，虽然有提示，但确实没及时撕出来。秒挂……虽然我自己菜是菜了点，但这面试安排也多少有点独特……#如何判断面试是否凉了##minimax#

第二天速通人才库写个面经攒攒人品面试了半个小时，主要还是项目和实习延申出去的一些八股为什么要用BPE，讲一下原理，对自己的项目有什么提升为啥项目不使用 Decoder Only 的而要使用 BERT （应该是想了解三种预训练架构间的区别，还有各自特点）Stable Diffusion、DiT、UViT 的区别讲了一下 LoRA 原理和特点，LoRA 两个低秩矩阵怎么初始化的（A高斯B为0），AB 初始化能不能反过来 or 都是0 or 都是高斯（不行，这样影响到主干的初始状态了）。（AB 初始化能不能反过来没当场回答出来，我觉得应该是可以的，不知道会不会有影响；全为 0 应该也...