网易互联网人工智能事业部计算机视觉岗面试总结
网易面试（计算机视觉岗，二面挂）面经 总结:
面经:
一面:主要两个小姐姐对着我问，主要是对着项目问，项目中涉及到的算法被要求现场推导，深度学习问了resnet解决了什么问题，为何深度网络网络层数变深后效果反而变差了（小姐姐让我理论证明，我说kaiming He论文也没有给出证明），最后给了一道算法题，实现sqrt函数，不能使用二分法。一面30分钟，大部分时间在推公式，给面试官讲项目，面试官给过了。
二面:感觉是部门主管面，面试前我先到了，面试官吃饭去了，我看面试官桌子上的纸有人推过softmax用于多分类的交叉熵损失函数，轮到我面试果然是要求手写图像语义分割的几个网络的损失函数，问了FCN,DeepLab v1 v2 v3的区别，和DeepLab和PSPNet有什么区别呢？看过图卷积网络没有?3D卷积看过吗？问了TensorFlow内部是如何实现卷积的（不知道他想问什么，也没有多问就给他讲了CNN的过程是如何的，感觉没有答到点，沟通能力没有体现出来），最后手推了svm，问了下自己项目中的几个网络的学习率是如何设置的，如何调参，用过caffe没有，大部分时间都在怼深度学习，可能面试官评级我深度学习能力太差吧！面试过程很愉快，全程笑嘻嘻，事后我还在等HR面，太天真。
总结:
1 遇到面试官的问题，自己不太清楚面试官想问什么的时候，要即使问面试官，及时沟通。
2 遇到算法题时，若一时想不出解法，可以举例子理解理解题意再写。
3 深度学习中用过的网络，损失函数一定要会写，参数设置是什么一定要搞清楚。
4 在面试中尽量要讲自己所擅长的东西发挥到极致（所谓拖延时间），这样面试官觉得时间够了，就不问你其他基础知识了。
5 面试这个东西运气成分占很大，有的面试官偏偏很懂你做的东西，自己做的水就被他一眼揭露出来。
6 技术面的几轮，一般越往后越难，基础不扎实很难过最后一轮总监面，希望大家好好补基础，与君共勉。
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