美团点评｜机器学习岗｜面经（已offer）｜2023

【一面】（大概45分钟）

1.自我介绍
2.介绍论文和项目
3.详细问了一下论文中的解决思路和方法
4.用公式详解BP原理
5.详细介绍一个你了解的DL模型，我就介绍了YOLOv3，说到loss function的时候面试官说不用说了
6.卷积是空间不变性还是时间不变性
7.CNN网络有哪些层
8.pooling分几种，分别有什么特点和作用
9.解决过拟合的方法
10.分别介绍L1和L2正则化的方式和优缺点
11.主要使用的语言和框架
12.作为一个机械的学生为什么会想到做DL，怎么克服困难自学的？
13.算法：求两个字符串的最长公共子串（作为一个机械的水硕，真的不会）问我是不是第一次面试，我说是的，他说可以理解，然后面试官说那问个简单的吧，你写个快速排序，然而我还是不会，写了个冒泡算勉强展示了一下

最后就是反问了一些问题，因为就跟朋友聊天一样嘛，我就问了一些工作生活方面的问题，总体来说跟面试官聊的不错，问题方面DL部分我基本全答对了，但是算法是硬伤，心理感觉挺悬的。

【二面】（大概一个小时）

1.自我介绍
2.还是介绍论文和项目
3.还是详细介绍论文中的思路和方法，但是二面面试官明显更专业一些，挑了我论文中的一些很细节的地方问我，我都没注意过。
4.让我用公式推导小的batchsize会对模型训练有什么影响？我回答了BN方面的一些影响，面试官说不行，从BP角度考虑，最后引导我也算大概说对了点。
5.为什么在项目中选用了这个模型为基础进行改进，详细介绍论文中的实验过程，与其他模型的实验比较
6.attention机制的作用以及选用的原因
7.感受野在cv中的作用，大小分别有什么影响？
8.全局感受野和局部感受野的优缺点，哪些论文的方法是从这方面考虑并进行改进的，介绍一下他们的方法