计算机视觉校招面试-BIGO

BIGO2020校招面试

——计算机视觉算法工程师

——2019830日 星期五

电话面:

1.        自我介绍

2.        超分辨率部分,自己做了哪些创新?

3. Loss用的是什么?

4. BN针对的是哪个维度?

5. PCA了解吗?

6.        从数理方面怎么解释?

7. KMeans解释下

机器学习的了解不深,那我多问点深度学习的

8.        训练的时候为什么要分成训练集、验证集?

9.        熟悉和常用哪些框架?(我是TensorFlow, Keras,面试官应该是PyTorch,最后给建议的时候有说可以看看PyTorch

10.    写代码的时候,为什么要声明训练语句和测试语句?(这个没get到点,下面的两问是面试官特意为解答这个问题而提出来的)

11. BN在训练和测试的时候分别是怎么操作的?

12. Dropout在训练和测试的时候是怎么操作的?

现在明白了,为什么要在写程序的时候声明训练和测试语句了吧

13.    空洞卷积有了解吗?(用过)

14.    如果给定卷积核的尺寸K,输入尺寸WHpaddingP,步长为S,空洞卷积参数d=1,给出卷积之后的尺寸计算公示

(面试官将空洞卷积参数设为1,其实就是常规卷积,降低了难度,重点是怎么计算空洞卷积实际覆盖的尺寸)

15.    上采样方法都有哪些?

16. FCN有了解过吗?

17. subPixel的原理是什么?

18.    它的尺寸变换公式是什么?比如给定输入shapeNCHWsubPixel之后的shape是多少?(假设上采样因子为4,即扩大4倍)

(这个地方跟面试官的观点有些冲突,我的答案是N(4C)(2H)(2W),面试官认为应该是N(C/4)(2H)(2W)。最后他强调了一点,就是上采样不会增加参数计算量)

19.    提问环节:(1)对机器学习的要求是什么?(2)有什么建议或意见?

(1)机器学习如果能掌握更好,不是强制要求;

(2)建议加强基础理论的理解,不只是会用,知道它的原理,还要看它怎么实现的,TensorFlow的框架太过复杂,可以看看PyTorch中的源码。

个人比较菜,以上内容仅作记录和分享,感谢找工作过程中的帮助过的人。
BIGO的面试体验挺好的,面试官比较年轻,实力强。只能说自己还需要继续努力提升。

#BIGO##计算机视觉岗##校招##面经#
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上岸了么
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发布于 2020-08-07 17:38

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