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众合科技 AI算法工程师 一面凉经

优质
小牛编辑
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2023-11-06

众合科技 AI算法工程师 一面凉经

一面40min,base西安

面试官人挺好的,体验也很好,但我太菜了,尤其是数学,凉凉

概率论和代数相关的(最开始忘录了,大概是这类题)

机器学习中做回归和分类能用到哪些损失函数?

最小二乘法MSE能不能用到分类问题上?

(这里我回答是分类问题预测标签是离散的,使用MSE计算梯度回传的函数不可导。面试官说主要是因为通过softmax函数后,使用MSE计算会梯度消失。这两个解释有区别吗?)

计算协方差矩阵时各个值的含义是什么?对角线的值和非对角线的值分别是什么意义?

怎样计算两个向量的相关性?

线性代数中特征值和特征向量的几何意义是什么?一个向量乘以一个矩阵表示什么?

平面上两个向量内积和外积的几何意义分别是什么?

SVD奇异值分解的结果有什么意义?

牛顿法求极值的原理是什么?

优化求极值的方法?

SGD的过程?

接下来介绍自己的项目,并根据项目提问。

在这个项目中你做了哪些工作?

开发平台和开发语言?

有没有使用GPU?

为什么挑选这样的数据集?

模型的选择与搭建,是基于开源项目还是自己从头搭建起来的?

模型和框架是自己选择还是师兄师姐或导师的帮助?

主要用了哪些网络结构?

数据集大小,训练时长,有没有遇到什么问题?

训练步骤,训练过程的设计?

使用什么方式冻结部分模型?

训练过程中有没有遇到梯度消失或者梯度爆炸?遇到的话该怎么处理?

正则有了解吗?一般在什么地方使用正则?

平时的开发环境和编程语言?

其它技术比如docker和网络有没有了解?(不会)

课程不学操作系统和网络吗?

啊,原来现在都不开这些课了吗?(我回答的是操作系统学过,好像没听到,但网络协议真不知道)

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