商汤研究院-多模态算法-日常实习面经
一面
1. 说一下pytorch里面两种浮点类型怎么样混合计算的
2. 量化出来的模型有误差,你是怎么样减少误差,提高模型预测的准确率的
3. ASR识别到的文本中的错别字怎么做处理的
4. 如果我更改了输入数据的量级,比如将输入的数据从长度100改成了1000,增加了10倍,transformer的时间复杂度是会怎么变,参数量会怎么变?
5. transformer和CNN有什么不同
6. 你还了解哪些增强数据集的方法
手撕(本地IDE)
一道二分查找
二面
1. 你对NLP都有哪些了解
2. transformer中encoder和decoder的区别
3. transformer的decoder是怎么防止信息泄露的呢
4. 说一下你项目里的模型结构
5. 训练的数据量有多少
6. 最终训练的指标怎么样
7. 逻辑回归和线性回归的区别
手撕(本地IDE)
零钱兑换 lc原题
#商汤##日常实习#
1. 说一下pytorch里面两种浮点类型怎么样混合计算的
2. 量化出来的模型有误差,你是怎么样减少误差,提高模型预测的准确率的
3. ASR识别到的文本中的错别字怎么做处理的
4. 如果我更改了输入数据的量级,比如将输入的数据从长度100改成了1000,增加了10倍,transformer的时间复杂度是会怎么变,参数量会怎么变?
5. transformer和CNN有什么不同
6. 你还了解哪些增强数据集的方法
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二面
1. 你对NLP都有哪些了解
2. transformer中encoder和decoder的区别
3. transformer的decoder是怎么防止信息泄露的呢
4. 说一下你项目里的模型结构
5. 训练的数据量有多少
6. 最终训练的指标怎么样
7. 逻辑回归和线性回归的区别
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全部评论
斯坦福佬咋也来汤子
过了吗
小难
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