360面试——计算机视觉面试
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一面面试
二面面试
一面面试
alexnet的网络结构,自己试验是怎么基于AlexNet改进的;(貌似是5个卷积层,2个全连接层加一个softmax吧)
batch nor***zation原理是什么,实验的收敛速度增大了多少;(提升了3倍,我的)
VGG网络相比于AlexNet改进的地方在哪里,为什么(把77卷积核换成了33,因为1是卷积参数个数变少了,2是增加了非线性变换)
然后楼主强行安利了一发Relu和Sigmoid函数之间的差别(1.不会梯度弥散;2.稀疏参数;3.计算简单)
后来又问了一下LR和SVM的差别(同为2分类,SVM用的是hinge loss,LR用的是逻辑回归)
最后考了一道现场编程题,vector nums{2,3,4,5},target = 7,返回组成7的全部组合{ {2,2,3},{2,5},{3,4}}这样子(一道深度优先算法&#