拼多多视觉算法面试30问全景精解

拼多多视觉算法面试30问全景精解

——极致性价比 × 智能零售 × 算法创新：拼多多视觉算法面试核心考点全览

前言

拼多多作为中国领先的社交电商平台，在智能推荐、商品识别、图像检索、农产品溯源、物流自动化等领域持续推动视觉AI的创新与大规模落地。拼多多视觉算法岗位面试不仅关注候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更强调算法在大规模商品库、极致性价比、复杂供应链、工程落地等场景下的创新与实战能力。面试题目兼顾理论深度、工程实战、产业前沿和零售智能，考察候选人能否将算法能力转化为拼多多生态的实际价值。本文精选30个高质量面试问题，涵盖基础、进阶、创新与落地，助你在拼多多等一线大厂视觉算法岗位面试中脱颖而出。

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1. 商品图像分类的主流方法与工程优化

考察：分类模型设计与工程落地能力

解答：
商品图像分类旨在对商品图片进行类别判别。主流方法有ResNet、EfficientNet、MobileNet、Transformer等，工程优化包括模型量化、剪枝、蒸馏等。

原理说明：

• 卷积神经网络提取特征，分类头输出类别概率。
• 损失函数：
  L=−∑i