腾讯离谱的kpi面
腾讯一面(被捞)
介绍论文
谈创新点，项目里目标检测anchor base和anchor free的区别，数据增强方法。提升的效果。cornernet在coco上的预测精度？
介绍项目(根据简历的点展开问问题)
半监督方法，数据增强一致性，自注意力机制，用的数据集，数据集分布
基础题
为什么网络会出现过拟合以及如何减少过拟合问题
场景题
图像分类任务，在不改动模型结构的前提下，如何提高预测精度。
场景题
图像分类任务，如果我的数据分布极不平衡，训练集的效果很好，如何评价我的模型
介绍其中一个比赛
比赛背景，比赛创新点。
岗位相关:
如何快速的选取有效的数据增强方式？
了解过自动数据增强吗
了解过aotu ml吗
代码题:最长递增子序列(要求输出具体的递增序列) 没有数据量说明，以牛客为例。感觉nlogn才能过。
总结:老哥介绍是机器学习平台的具体哪个部门没有详说，主要做机器学习自动搜索方向。感觉和我的方向相关性较低，基本没有问相关的细节问题。面试较水。
(面完第二天晚上就挂了)
腾讯一面(pcg捞) 13分钟
自我介绍
没问简历
roi pooling作用和做法
svm核函数作用
了解哪些激活函数
sigmoid特点
了解哪些backbone
vgg怎么改进的 为什么
resnet作用和改进
dropout作用
用了dropout的网络有什么特点
了解哪些无监督的算法
二面三道题
求recall precision f1 accuracy
iou
字符串题
全a了，然后面试官不问一个问题
几天后挂了
今年腾讯真的恶心，为了kpi乱捞人，然后无缘无故挂你，吐了
#腾讯##吐槽#
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