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小米机器学习面经

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小牛编辑
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2023-03-28

小米机器学习面经

一面

自我介绍

结合项目描述RNN、LSTM结构,描述模型改进原理

残差连接的优势

梯度消失问题——对比深度网络的梯度消失和循环网络的梯度消失

数据不平衡问题原因与解决措施

性能指标F1分数的计算方式

DDQN项目的环境介绍与网络模型

深度学习和强化学习的关联

Adam优化器的原理,SGD的原理

手撕:

最长有效的括号字符子序列(返回所有最长的子序列)(10分钟)

反问:

1分钟

emmm手撕hard,反问草率结束,结束时还问了一句是否拿到别家offer(一面问?),咱也不懂比较看重什么。

不到24小时后:
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