8.10商汤一面
算法部分
1. 分类算法为什么要用交叉熵损失?(提示可以从KL散度分析)
2. L1 L2正则化分别适应的场景,为什么?
3. 讲讲MobileNet V1和V2,有什么区别?
4. MobileNet V2中block的最后一层为什么不需要激活函数?
5. Vit与CNN各自的优势
6. Vit的缺点,为什么对数据有要求
7. 如果一个序列的长度比较短用全连接好还是用RNN好?
8. BN的作用,BN中两个可学习参数有什么用,如果不要会怎么样?然后接着问,不要这两个参数,数据变成同一个分布为什么不好?

编程部分
1. 给定一个无序数组和一个target,在数组中找到两个数的和等于target。
排序+双指针 复杂度nlogn+n
有没有复杂度更低的算法?
哈希表  复杂度 n
2.给定一个无序数组,找到三个数的和等于target
全部评论
L1、L2分别适用于什么场景呀,只知道L1是通过稀疏化参数,起到一定特征选择的作用;L2是起到权重衰减
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发布于 2021-08-30 09:18
BN那边是怎么考虑的呀?
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发布于 2021-08-11 16:13
这些东西都是楼主自己简历写的吗 mobilenet vit啥的
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发布于 2021-09-10 01:34
这不会是我斌哥吧
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发布于 2021-09-05 10:28

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