重磅干货,第一时间送达 本文授权转载自:CVer公众号 前言 今年各家大厂的招聘时间都相对提前了一点,所以大家准备的节奏应该要加快!现在8月也正是2021届提前批落幕,正式秋招开启的时候。 相信有不少同学已经陆续面试了,但个人能亲自经历的面试题/面试经验相对还是很少的,所以很有必要看看其它同学的面试题/经验,可以很好的作为查漏补缺的工具,以便更好地应对面试。 下面 Amusi 将整理系列篇:深度学习面试题/面试经验,内容会涵盖:数学、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、传统图像处理、自然语言处理、SLAM、推荐算法、编程知识(C/C++、Python)、深度学习框架(PyTorch、TensorFlow)等内容。 本文先分享60道各个方向的AI算法高频面试题,希望对你的求职有所帮助。如果点赞和点在看的人数较多,我会后续整理资料并分享答案给大家。 60道AI算法高频面试题 机器学习(15题) 深度学习(15题) 1. 神经网络怎样进行参数初始化? 2. 介绍卷积神经网络的反向传播 4. 感受野怎么计算? 5. 介绍常见的正则化方法 6. BN 可以防止过拟合么?为什么 7. BN 在训练和测试的区别? 8. Dropout 在训练和测试的区别 9. 1*1 卷积有什么作用? 10. ResNet为什么不用Dropout? 11. 什么是Bottlenet layer? 12. 介绍一下Inception系列(V1-V4) 13. Squeeze-Excitation结构是怎么实现的? 14. 介绍一下组卷积 15. MobileNet系列为什么快? 计算机视觉(15题) 3. 介绍一下非极大值抑制NMS及其变体 C++(15题) |
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