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渣渣小王
编辑于 2021-07-23 17:17
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百度搜索策略部算法一面面经

先问实习干了啥,具体的一些实现,没啥借鉴意义
聊比赛,比赛本人负责了那些模块,怎么实现,为什么用残差,损失函数具体怎么设计的。
讲论文,主要讲搜索的那篇,讲具体方法,问细节,没啥借鉴意义
八股:
1、L1主要是可以获得一些稀疏解,L2不是(后面bala没听到),怎么理解。(我从梯度角度解释了一堆,面试官从L1是V型,和loss相交,大概率是0点巴拉巴拉,L2是曲线巴拉巴拉(为啥大概率是在0那块我也不太懂,面试官说的都对!))。
2、缓解过拟合方法(从数据、模型两个方面说了一下)
3、LSTM对比RNN的改进(只说了长距离依赖的解决问题,面试官说还可以缓解梯度消失(有点紧张的,我竟然忘了!!))
4、gbdt,决策树啥的(很诚实的说了我不知道,没接触过这个方面呜呜呜,只了解基本的boosting和bagging)
5、面试官想问Transformer,但考虑了一下论文,就没问了。
做题:判断数独是否是有效数独(行、列、每个3*3矩阵判断)

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