校招算法岗面试-2

百度一面（视频）

基础知识

1. 神经网络中，一些基础网络的进化
2. 设置不同卷积和大小的原因
3. inceptionnet的1*1卷积目的，为了提高训练准确度做的改进
4. 神经网络的评价标准，auc的目的，roc
5. 精确率，准确率，召回率
6. C++容器
7. Redis用在哪里，特点是什么
8. LR的损失函数
9. CTR，NLP
10. word2vec

编程

逆序二维矩阵，统计非零数的个数

百度二面（视频）

基础知识

1. 损失不收敛的原因：
   a. 数据集不干净，如何验证数据集是否正确
   b. 损失函数选取问题，如何判断凸函数，为什么交叉熵用于分类，回归用MSE
   c. 梯度不进行更新，如何验证权重是否发生变化，梯度是否发生变化
2. 过拟合产生的原因，如何防止过拟合
   a. 数据增强，如何判断增项的数据不是噪声
   b. L1，L2正则，工业上通常使用哪种，为什么
   c. early stopping，如何做
   d. dropout
3. 常见的优化器以及优缺点

算法

无需数组中，给定两个数判断收到一用映射存在，类似于两数之和
python中为什么字典的查找时间复杂度是O（1）？