菜鸟面试记录

问题汇总

关于BN 学习的参数，当时回答的是 gamma和beta（rescale和 shift）。面试官指出还有scale，不知道是不是指rescale？

各种秋招提前批都在开始，大佬们都开始收割offer了，神仙打架的算法啊。自己非科班出身，错过了春招实习，明年6月毕业，想着能踏踏实实的去做一份实习转正，就投了两份简历，超级幸运的是都收到了面试的电话。
第一家是之前实习的公司dev部门，面试的小姐姐还在车上，简单的聊了

1. 深度学习的发展（经典网络的发展，优缺点）
2. 各种网络的应用（目标检测和分割），
3. 语音方向（了解很少，卒(´Д` )。
4. 上过的深度学习的课程和项目经验
   第二家是自己特别特别心仪的公司，投递简历20分钟就收到了hr小姐姐的反馈，hr小姐姐沟通地也超级赞，真的受宠若惊。
   1. 自我介绍
   2. GAN网络介绍
   3. cv基础知识：（bn、relu、bagging和boosting）
   4. 算法：求子集（无重复，递归）& 求子集（有重复，先枚举不重复的数字，枚举每个数出现个数0-k）

Bagging 和Boosting

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34534004

两者都属于集成学习，由多个弱分类器组合。每个弱分类器都采用相同的方法训练。

bagging

	Bagging	Boosting
训练	每次从原始数据集中等概率有放回选择样本，训练得到基分类器。	每次抽样的样本分布都不一样。每次迭代都根据之前的结果，增加被错误分类的样本权重。不断学习和提升
	并行训练	串行训练
分类	投票表决，每个分类器权重一样	投票表决，加权平均，好的分类器权重大
应用	随机森林（Random Forest）	GBDT，XGBoost，LightGBM
适用场景	解决过拟合问题，建立m个不同的分类器，以到达防止过拟合问题，使模型更准确。	单个模型的性能较差，进行boosting，不断改正错误使模型更准确。

BN（batch normalization）

1. 归一化：统一在0-1之间的统计概率分布。输入信号归一化，样本的输入信号均值接近于0，均方差相比很小。

2. 为什么要归一化？

   1. 引入归一化，后续数据处理方便，加快网络的收敛速度。

   2. 神经元的激活接近于0或接近于1会保护，梯度为0。避免神经元饱和。保证输出数据中数值较小的值不会被吞食。

   3. 同一量纲，样本数据的评价标准不一致，需要对其量纲化，统一评价标准

   4. 神经网络中，经过 $ \sigma(WX+b) $ 矩阵乘法和非线性运算，数据分布可能改变，多层运算后，数据分布变化越来越大，在中间层进行归一化。

3. BN：破坏了原来的数据分布。
   $${\hat{x}}_i=\frac{x_i+{\mu }_{\beta }}{\sqrt{{\sigma }_{\beta }^2}+ϵ}$$
   重构，对经过上面归一化处理得到的数据进行重构，得到
   $$y_i=\gamma {\hat{x}}_i+\beta$$
   其中，$\gamma ,\beta$ 为rescale和shift，两个可学习参数。

4. BN适用场景：

   1. 在CNN中，BN在激活函数之前，解决收敛速度慢，梯度爆炸问题。
   2. 一般也可以加入BN来加快训练速度，提高模型精度。
   3. 依赖mini-batch，一般batch size比较大，且数据分布较为接近。
   4. 需要统计mini-batch的一阶（均值）和二阶统计量（方差），不适合动态的网络结构和RNN网络（weight normalization）。
   5. 基于mini-batch的数据计算均值和方差，不是基于整个训练集，进行梯度计算引入噪声。不适合对噪声敏感的强化学习和生成模型（GAN、VAE）。

ReLU(激活函数)

https://www.zhihu.com/question/29021768

$f(x)=max(0,x)$，经过非线性的activation，传入下一层，非线性激活函数的叠加，使得神经网络可以获取复杂的特征。

作为激活函数，ReLU易于计算，分段线性满足非线性。

当输入大于0，没有饱和区的导数为0的情况，输出值可以无限；导数为1，反向传播时一定程度解决梯度消失。

单侧抑制，小于零的神经元dead。

初始化：he初始化。（MSRA initialization）

缺点：不是zero-centered；<0部分，神经元某些神经元永远不会被激活，相应的参数永远不更新（注意参数初始化，learning rate）

求子集（有重复元素）

输入：[2,1,2,2]

输出：[2],[1],[1,2],[2,2],[1,2,2],[2,2,2],[2,1,2,2]

利用set去重之后，运行效率会低。

1. 枚举不同的数字，枚举到数x时，求出x的个数，

2. 枚举集合中放入0，1，2，…，k个x，k+1种情况。

3. 枚举完最后一个数字，选定了一个集合，集合加入答案中。

复杂度分析：

不同子集最多有$2^n$，存储答案需要$O(n)$，时间复杂度，$O(n{2}^n)$

class Solution{
public:
  vector> ans;
  vector path;
  
  vector> subsetWithDup(vector &nums){
    sort(nums.begin(),nums.end());
    dfs(0,nums);
    return ans;
  }
  void dfs(int u, vector &nums){
    if(u == nums.size()){
      ans.push_back(path);
      return;
    }
    int k = u;
    while(k

总结反思

面试的是自己特 别心仪的公司，投递简历20分钟就收到了hr小姐姐的反馈，hr小姐姐沟通地也超级赞，真的受宠若惊。因为之前下午的面试有点受打击，晚上自我介绍都磕磕巴巴，特别巧的是这几天在读的论文可能还是这个组发的，所以心都要从嗓子眼跳出来了。之后要开始更多的面试，所以针对这次特别特别重要的面试，总结了一下主要的问题：

1. 深度学习基础不扎实。
   1. 面试官很耐心的指出无论做什么方向，基础的知识都要很扎实，
   2. 学习不能停下来，在学习的时候也要问一问为什么呢，这样之后才可以灵活的运用。
2. 算法相关要多准备
   1. 刷题的同时要能清楚的说出解题思路和分析过程
   2. 在实际项目中高效的算法很有用
3. 面试时要自信，不能怕出错，多沟通，及时反馈问题和疑问。
   1. 自己在面试的过程中，信号不太好，所以有的时候面试官和我互相没听见对方说什么，所以还是要多沟通一些
   2. 面试时间很短，但收获还是很多