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ChrisLiiiiii
编辑于 2020-09-25 22:46
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美团点评机器学习岗 机械小白的面经(更新,已OC)

1、一面(大概45分钟)

自我介绍
介绍论文和项目
详细问了一下论文中的解决思路和方法
用公式详解BP原理
详细介绍一个你了解的DL模型,我就介绍了YOLOv3,说到loss function的时候面试官说不用说了
卷积是空间不变性还是时间不变性
CNN网络有哪些层
pooling分几种,分别有什么特点和作用
解决过拟合的方法
分别介绍L1和L2正则化的方式和优缺点
主要使用的语言和框架
作为一个机械的学生为什么会想到做DL,怎么克服困哪自学的
算法:求两个字符串的最长公共子串(作为一个机械的水硕,真的不会。。)问我是不是第一次面试,我说是的,他说可以理解
然后面试官说那问个简单的吧,你写个快速排序,然而我还是不会。。写了个冒泡算勉强展示了一下

最后就是反问了一些问题,因为就跟朋友聊天一样嘛,我就问了一些工作生活方面的问题,总体来说跟面试官聊的不错。问题方面DL部分我基本全答对了,但是算法是硬伤,心理感觉挺悬的

2、二面(大概一个小时,一面结束第二天就接到通知约二面)

自我介绍
还是介绍论文和项目
还是详细介绍论文中的思路和方法
但是二面面试官明显更专业一些,挑了我论文中的一些很细节的地方问我,我都没注意过
让我用公式推导小的batchsize会对模型训练有什么影响,我回答了BN方面的一些影响,面试官说不行,从BP角度考虑,最后引导我也算大概说对了点
为什么在项目中选用了这个模型为基础进行改进,详细介绍论文中的实验过程,与其他模型的实验比较
attention机制的作用以及选用的原因
感受野在cv中的作用,大小分别有什么影响
全局感受野和局部感受野的优缺点,哪些论文的方法是从这方面考虑并进行改进的,介绍一下他们的方法
resnet的原理以及作用
通过公式解释链式法则以及resnet
BN的原理和公式,以及为什么要用BN
算法:从给定数组中找到三个和为定值k的数。又到了我最头疼的地方,想了半天也只会暴力法,面试官看不下去了,给我了一些提示,然而我都有提示了还是想歪了

最后反问阶段,其实我这时候因为算法还是不会所以感觉基本凉了,不过还是试探性的问了下在这个岗位大概要学一些什么,面试官就给我讲了很多cv在美团的应用以及未来的发展方向。总的来说跟一面差不多,DL答得不错但是算法崩了,但是明显可以感觉到面试官要严格很多,整场面试下来一次没笑过,跟一面形成了巨大的反差,不过我心态还算可以,没有被影响。

二面结束之后查询一直卡在二面上,过了快两个周还没消息,我都以为凉了,结果突然接到了HR的电话,跟我道歉说这段时间因为部门的问题拖延了,问我有没有跟其他公司签约什么的,最后跟我约了HR面的时间,现在就等明天HR面了。说实话,作为一个机械的水硕的第一次面试,感觉就跟梦游似的,明明每次算法都不会,笔试做的也一般,但是还是莫名其妙的进了下一轮,现在就是许愿能拿到offer了,也算给自己这个跨专业找工作增加点信心。

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