电话面试经历，网易2017校招补招，机器视觉算法岗

  人生中第一次面试。
  自我介绍过后让我简述项目。

  对于本科的项目问的问题有：1.怎么得到数字（得到二值化图像之后，数字排列整齐，取左半边）

                                                 2.怎么识别数字（将数字矩阵缩小，每个数字的矩阵有不同的排列方式，识别特征后用if判断）

                                                 3.你的项目范围比较窄，如果是识别街牌（门牌号）你会怎么做。（识别，分割【颜色阈值】，提取数字，放入网络，识别）

                                                 4.如果门牌号的位数不固定，怎么做（在得到的二值化图像，每个数字间有清晰的分界线，提取出每个单独的数字，识别。）

  对于研究生项目：1.简述过程（描述了一遍网络架构）

                               2.ReLu和Sigmoid函数相比有什么不同 （数学公式不同，一个是1/(1+e^-x)，一个是和零比较大小。

                               3.为什么现在都用ReLu而不用Sigmoid？（ReLu的算法简单，这是主要差别【这不是正确回答】）

                               4.你从反向传播的方向去考虑（呃....对不起）比如说梯度，如果x的值太大，求取梯度的时候会怎样？（Sigmoid函数在x值过大的时候梯度值趋于零，而Relu不管x值有多大都有一个很清晰的梯度值。）

                                5.这有什么好处（这更好的解决了优化的问题，因为有了清晰的梯度值，在梯度下降算法中就能更好地优化参数）【面试官补充，这是解决了概率弥散】的问题。

                                6.你们用到了batch normalization层吗（有）看过那篇论文吗（有看过）说一说BN的作用（思考良久，对不起我不太记得了）

  之后问我是不是都用matlab实现（是的），C++和Python熟练吗（都接触过，在学习CS231n的时候是用python教学，就学了）。

  我问的问题：1.专业不对口会不会有影响（不会，他们内部有很多EE，物理的人反而更好）

                      2.网上说网易的员工福利很好，单身宿舍什么的。我看网易员工工作的都很快乐，是这样的吗（简述福利，员工宿舍，五餐，加班少等。说还挺开心的）

  面试结束。

  总结：总体上是失败的面试。项目内容没有整理复习清楚。下次面试前要至少把项目中用到的所有公式和filter层搞清楚。