虾皮推荐算法一面面经
1. 介绍上一段实习项目
2. 收益是由什么带来的,出价提升是否会导致ROI降低
3. loss是list-wise还是point-wise(单点预估的话,是不是模板里面广告位多的list loss更大) c. 如何进行校准
4. 了解过哪些推荐网络结构
5. 介绍youtubeDNN结构
6. 介绍熟悉的loss function
7. batch normalization和layer normalization的区别
8. batch normalization训练和推理阶段的不同
9. 有没有了解过多目标多场景任务
10. 算法题:寻找最大连通色块,m行n列的矩阵,每一个元素代表一种颜色,寻找颜色相同的最大连通色块所对应的颜色
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