字节跳动AI-LAB | 算法三轮技术面分享

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作者 | 太蔡了

整理 | NewBeeNLP

面试锦囊之面经分享系列,持续更新中字节跳动AI-LAB | 算法三轮技术面分享_第2张图片 

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写在前面

楼主是C9末流渣硕一枚,现在已经正式确定offer要去我宇宙条了!当时为了准备面试几乎把网上头条的面经翻了个底朝天,确实很有收获,现在来发个面经攒攒人品,希望对正式批投头条的小伙伴们有帮助~

先说情况:楼主报的应该是算法工程师,好像就是一个大类没有细分。当然楼主想找的方向是现在一抓一大把的地狱难度的CV岗。

面试通知

接到面试通知的我完全是懵逼的。虽然我很早就知道头条开始了提前批,不过楼主当时还在忙着实习,压根就没时间准备秋招呀,所以也没投。后来一个上海的电话打过来了,说我被实习投递的人才库(没错,实习面试一轮游就凉了。。。)里捞出来了,想给我来个提前批的面试,时间就定在下周一。

这等邀请怎么能不答应啊!宇宙条诶!但是留给我准备的时间只有一个周末了,楼主也不敢想别的,赶紧趁周末打开我的leetcode把top100过了一遍,各种深度学习、机器学习的基础知识也不在话下。

一面

按照约定时间,一面准时开始了,面试官是个年轻的帅小伙。问的问题主要都是深度学习、CV方面的基础,没有自我介绍,上来就介绍实习的项目。

  • 因为我实习中有用过GAN生成人脸,所以问我:GAN的损失函数形式是什么样的?(楼主写出来了,不过忘了写前面的min、max目标,面试官表示没关系,知道我是懂的就行了)

  • 介绍一下什么是GAN?

  • 有木有试过StarGAN之外的方法?(很尴尬的表示,并没有。。)

  • GAN是怎么训练生成器、判决器的?(楼主就说了最原始的GAN的交替训练的方法)

  • 输入为L*L,卷积核为k*k,还有步长s和padding p,求输出尺寸?(L1 = (L-k+2*p)/s + 1)

  • 接上题,求操作的FLOPs?(FLOPS = k*k*c1*c2*L1*L1)

  • 过拟合要怎么解决?(减少模型参数、早停、正则化、数据增强、GAN合成数据、dropout、few shot learning,等等等等)

  • 上面自己提到了few shot,解释一下是什么?(不小心给自己挖了个坑,还好楼主大致懂一点。。)

  • 几个激活函数都有什么优缺点(sigmoid, tanh, relu, lrelu等)

  • 概率题:x, y服从0-1均匀分布,求x+y<1的概率?x, y, z服从0-1均匀分布,求x+y+z<1的概率?

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