2024届shopee虾皮计算机视觉&多模态秋招面试
知乎链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/670347110
一面 11.12 50min
1.项目
2. Facal loss
3. Coding:
(1) 连通块个数
(2) 实现NMS
二面 11.18 38min
- 详细聊了项目 15-20min
2. Focal loss
场景题:
给一堆图片数据，数量很多，但是里面一部分是噪声图片也就是标签是错误的，请问怎么训练模型尽可能把效果达到最好
(1) 模型训练+阈值
(2) 对比学习
3. 介绍LN
4. 为什么transformer用LN而不是BN
用Norm的目的是为了数值稳定，避免过拟合，防止梯度出现异常，如果将什么东西视作一个整体就对它进行Norm，不同整体之间是分别进行Norm的，transformer里的不同句子的同一个位置的token没有关联，一个句子的token的意义和句子本身有关，而不是和其他句子，所以用LN。
5. 了解多模态吗？介绍CLIB多模态？
6. 反问 8min
问的比较多，业务场景，技术栈，是否用到大模型，新人入职是否有比较完善的培养
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