机器学习算法工程师校招笔试题-大疆-2019
大疆机器学习算法工程师2019校招笔试题
1.1 其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题？
A. 增加训练集量
B. 减少神经网络隐藏层节点数
C. SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
D. 删除稀疏的特征
答案选择：C
分析：
过拟合的根本原因是特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试集预测结果差。过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。
减少过拟合总结：过拟合主要是有两个原因造成的：数据太少+模型太复杂
（1）获取更多数据 ：从数据源头获取更多数据；数据增强（Data Augmentation）
（2）使用合适的模型：减少网络的层数、神经元个数等均可以限制网络的拟合能力；
（3）dropout ；
（4）正则化，在训练的时候限制权值变大；
（5）限制训练时间（提前停止）；通过评估测试；
（6）增加噪声 Noise： 输入时+权重上（高斯初始化） ；
（7）Batch Normalization。
（8）结合多种模型： Bagging用不同的模型拟合不同部分的训练集；Boosting只使用简单的神经网络；
参考链接：
1.2 对于输入维度为[N, H, W, C]的Tensor, Batch Normalization在哪个（些）维度上做归一化？
A. N, W B. N C. N, C D. N, H
答案选择：B
分析：
参考链接：
1.3 以下关于牛顿法描述错误的是（）
A. 牛顿法使用一个二次曲面去拟合当前所处位置的局部曲面
B. 牛顿法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根
C. 牛顿法是一种迭代算法，求解过程中需要计算目标函数的Hessian矩阵的逆矩阵
D. 牛顿法是一种常见的解决带约束最优化问题的方法
答案选择：D
分析：
（1）引自Wiki：“从几何上说，牛顿法就是用一个二次曲面去拟合你当前所处位置的局部曲面，而梯度下降法是用一个平面去拟合当前的局部曲面，通常情况下，二次曲面的拟合会比平面更好，所以牛顿法选择的下降路径会更符合真实的最优下降路径”。
（2）牛顿法解决的是无约束最优化问题。
参考链接：
（1）常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）
二、多选题（5道，20分）
2.1 下列哪些优化算法具有自适应性？
A. RMSProp B. Momentum C. AdaGrad D. SGD
答案选择：AC
2.2 关于偏差和方差，下列说法正确的是（）
A. 泛化误差=方差+偏差+噪声
B. 当训练样本数量趋于无穷大时，在该数据集上训练的模型变化趋势是偏差变小
C. bagging降低偏差，boosting降低方差
D. bagging降低方差，boosting降低偏差
答案选择：AD
分析：
（1）经验误差（训练误差）与泛化误差
（2-1）当模型欠拟合的时候，我们发现增大训练集，偏差无法降低，无法解决欠拟合问题；（2-2）当模型过拟合的时候，我们发现增大训练集，方差减小，可以解决过拟合问题；
（3）Bagging通过样本随机划分训练多个模型，然后融合，从而提高模型的泛化能力，也就是降低方差；
（4）Boosting则是通过增加错误样本的权重来提高模型的拟合能力，也就是减低偏差。
参考链接：
（1）经验误差与泛化误差、偏差与方差、欠拟合与过拟合、交叉验证
三、问答题（3道，30分）
3.1 BatchNormalization的原理和作用？给出BN的公式。
参考链接：
参考链接：
（1）机器学习之分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率
3.3 优化算法SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam的特点是什么？
参考链接：
2) 优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam
4) 深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）
5) 从 SGD 到 Adam —— 深度学习优化算法概览(一)
四、编程题（2道，30分）
4.1 输入常数N和M，构造含有N个字符A和M个字符B的字符串（保证能够构造成功），并且字串中不能有连续3个字符相同，输出任意满足要求的字符串形式即可。
解题思路：
（1）找出N和M中的最小值。假设为M，也就是字符B的数量num(B)最少；
（2）根据（1）及题意可以推断：num(A)≤3*num(B)，要不然无法构造成功；
4.2 输入一个数字，对数字各个位数进行重组（0不能在首位），使得重组之后的数可以被2整除，若能满足该要求则输出true，否则输出false。
解题思路：
（1）将数字各个位的取值存为列表元素，
（2）若列表长度为1且包含0，则输出false；
五、其他
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