算法工程师岗位相关的专业或业务类面试问题 一、请描述一下您在之前的工作中,具体负责的算法设计和优化经验。 考察点及参考回答: 1.专业技能:具体了解应聘者在过去的工作中如何设计和优化算法,可以评估他 们的技能水平和实际经验。 2.工作经验:了解应聘者过去的工作经验和在工作中具体负责的任务,以评估他 ...
常见的模型加速方法 模型加速通常是指模型训练完成后,对模型推理速度的提高。 常用思路有: l 网络剪枝系列思路 l 模型量化系列思路 常用工具: l tensorTR l Tensor Comprehension l Distiller 目标检测里如何有效解决常见的前景少背景多的问题 常用解决样本数据不平衡思路都可。 a) 硬数据挖… ...
算法岗面经总结(2) - 优化器 Momentum、RMSProp、Adam、SGD 不管是momentum, RmsProp还是adam, 其核心算法都是梯度下降, 都是在SGD的基础上加上了不同的learning rate scheduler而已。上图用3-D图来描述梯度下降,x轴和y轴分别描述两个权重参数w1和w2,而z轴描述损失,曲面上的一点(x,y,z)就表示在w1=x,w2=y...
这样就达到一个平衡:既希望松弛变量存在以解决异常点问题,又不希望松弛变量太大导致分类解决太差。 LR和SVM的联系与区别: 联系: 1、LR和SVM都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在改进的情况下可以处理多分类问题) 2、两个方法都可以增加不同的正则化项,如l1、l2等等。所以在很多实验中,两种算法...
以上问题主要集中在算法设计、优化、大规模数据处理、稳定性、团队协作、代码优化等方面,同时也包括一些对百度特殊文化和价值观的理解。希望这些问题能够帮助你更好地为面试做准备。 面试通用技巧(必看) 面试是求职过程中的重要环节,它不仅是求职者展示自己能力、经验和潜力的机会,也是面试官了解求职者是否符合职位要求的...
(2)操作系统常见面试题 (3)操作系统之面试常考 (4)面试知识点总结——操作系统 (5)操作系统面试重难点总结(强推!) 5、概率论与数理统计 听说17年头条算法岗白菜价30W+,加上之前实验室师兄说现在开发岗扎堆比较严重,建议我们研一的,离找工作还有一段时间的学弟学妹关注一下算法岗。。。于是,一口气刷了十几篇...
算法岗面试常见问题大集合 算法工程师手册 2.模型过拟合的解决方法 L1/L2正则化(原理奥卡姆剃刀):L2正则化也叫作权重衰减,目标函数中增加所有权重w参数的平方之和,迫使所有w可能趋向0但不为0;L1正则化在损失函数中加入所有权重参数w的绝对值之和,迫使更多的w为0,使特征变得稀疏。
2.如何解决样本不平衡问题 数据层面:数据重采样和产生新数据型(SMOTE)。 模型层面: 代价敏感学习,为少数类样本赋予更大的权值 组合集成方法,将多数类数据随机分成少数类数据的量N份,每一份与全部的少数类数据一起训练成为一个分类器,最后再组合。 评价指标:F值,G-Mean,ROC曲线和AUC ...
考察点及参考回答:计算机视觉中的目标跟踪一、考察点:1.机器视觉算法的理解:面试者是否熟悉机器视觉的基本原理和技术,包括目标跟踪算法。2.目标跟踪算法的掌握程度:面试者是否了解并能够应用常见的目标跟踪算法,如基于光流的方法、基于滤波的方法或基于运动模型的方法。3.问题的分析与解决能力:面试者是否能够针对目标...
Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam可以视为一类算法。RMSprop 与 Adadelta本质相同,都是为了解决Adagrad的学习率消失问题。 目前来看,无脑用 Adam 似乎已经是最佳选择。 2.3 过拟合问题 增加数据、添加噪声 early stooping 数据均衡(过采样...