1. 介绍自己
2. 说一下项目
3. 把这个项目的网络实现一下吧
4. 然后，分析了一波网络结构
5. 你对ATTENTION了解吗？
6. 说一个GitHub的项目吧
7. 实现交叉熵损失函数吧，带有样本权重，使用numpy实现
8. 复盘实现方法中的问题（求sum的时候忘记了维度，忘记了取log）
9. 如果输入类型，shape不对，你是不是应该判断以下（加了两个assert）
10. 你有什么要问我的吗？
11. 老乡啊，闲聊了几句。
<面试官指出了自己项目的不足，底层代码深厚，令我钦佩>
12. GRU和LSTM的区别，为何GRU的可以像LSTM一样存储记忆
13. LSTM是如何防止梯度消失或者爆炸的

陌陌二面 1h：
1. 介绍自己
2. 说一下项目，注意力机制体现在哪里？项目的最大成就在哪里？
3. 本科课程，说一下信息论，熵，互信息，KL散度（为何不对称，意义是什么）
4. 贝叶斯是线性分类器吗，LR呢？你是如何理解线性模型中的线性的？
5. 图像分类网络介绍一下？
6. efficient-Net的网络结构可以说一下吗？
7. resnet的网络结构是什么样子的？请实现一下resnet_block
8. 说一下竞赛中的一个分类问题吧？focal_loss如何体现作用？
9. 没啥了吧，感觉要凉，好多基础的不太会啊=-=