本文主要是介绍苏宁算法岗面试，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一面：38min
0.自我介绍
1.hr问了一大堆问题，交换生经历，城市，实习与学校的区别等等。
2.技术问题，熟悉哪些深度学习与机器学习的东西，我说了深度学习的东西，开始问。
3.过拟合和欠拟合的原理和解决方案，过拟合和欠拟合在性能上的结果，举了imagenet当中搞得分类问题，为什么会有这样的指标，loss在训练集和测试集上的操作？
答：区分训练误差和泛化误差。 由于优化算法的目标函数通常是一个基于训练数据集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。 而深度学习的目标在于降低泛化误差。为了降低泛化误差，除了使用优化算法降低训练误差以外，还需要注意应对过拟合。欠拟合我们需要多点数据，然后模型更复杂点，然后过拟合也需要数据增强，降低模型复杂度，正则化，早停。loss
在训练集上得到最优，这一步就是优化的目标，降低训练误差，但是实际上我们希望的是泛化误差，所以在val上面体现的就是过拟合欠拟合的东西了。
4.局部最优值和全局最优值，局部最优值的结果和性能结果有什么关系？
答：在深度学习中，虽然找到目标函数的全局最优解很难，但这并非必要。从局部最优并不一定能推出性能结果会怎么样。
5.池化层的作用是什么？
答：a.减少过度拟合的可能性，当网络权重参数过多的时候，很容易在训练阶段造成过度拟合
b.缩减图像尺寸，减少计算量，提升计算速度。
c.进一步提取图像高维的统计特征。
6.卷积层中的权值共享和平移不变性的原理。
答：权值共享：如果说一个卷积核在图像的一小块区域可以得到一个特定的纹理特征，那么在该图像的其他地方有类似特征的地方，同样也可以使用该卷积核。
平移不变性：
在欧几里得几何中，平移是一种几何变换，表示把一幅图像或一个空间中的每一个点在相同方向移动相同距离。比如对图像分类任务来说，图像中的目标不管被移动到图片的哪个位置，得到的结果（标签）应该是相同的，这就是卷积神经网络中的平移不变性。
平移不变性意味着系统产生完全相同的响应（输出），不管它的输入是如何平移的 。
为什么卷积神经网络具有平移不变性
简单地说，卷积+最大池化约等于平移不变性。
卷积：简单地说，图像经过平移，相应的特征图上的表达也是平移的。下图只是一个为了说明这个问题的例子。输入图像的左下角有一个人脸，经过卷积，人脸的特征（眼睛，鼻子）也位于特征图的左下角。
假如人脸特征在图像的左上角，那么卷积后对应的特征也在特征图的左上角。
在神经网络中，卷积被定义为不同位置的特征检测器，也就意味着，无论目标出现在图像中的哪个位置，它都会检测到同样的这些特征，输出同样的响应。比如人脸被移动到了图像左下角，卷积核直到移动到左下角的位置才会检测到它的特征。
池化：比如最大池化，它返回感受野中的最大值，如果最大值被移动了，但是仍然在这个感受野中，那么池化层也仍然会输出相同的最大值。这就有点平移不变的意思了。
所以这两种操作共同提供了一些平移不变性，即使图像被平移，卷积保证仍然能检测到它的特征，池化则尽可能地保持一致的表达。
7.BN层的原理，他加在哪一层，BP网络中应该加在哪里？为什么不加在一个神经元的结束和后一个神经元的开始的中间？位置问题？
8.激活函数的种类和优缺点。
二面：40min
0.自我介绍
1.无人机项目介绍，YOLOv3检测的最终指标(map，置信度)是多少？这里有点含糊。。。。因为自己写了最后的违章轧线/越线的准确率，所以一直问这一块我的模块当中哪些会导致最终的准确率不好。讲了一下斜向下60度拍摄，三维立体空间会有影响，还有车道线检测的方法带来的影响。
2.为什么要用YOLOv3+deepsort算法，讲了一下deepsort，看没看过实际论文，里面有一个alpha，调整的参数有调过没，我说把数值调高，就退化成sort了。又讲了一下sort。还知道哪些目标跟踪的算法。
3.Yolov3的Loss有哪几部分，xywh是怎么预测出来的，yolov3细节
4.地平线量化算法介绍还有知道哪些其他的量化算法。
5.labelsmoothing的原理，实际实现是怎么样的。。。这里我脑抽和把mixup的实现过程说了一下。。。实际上是不一样的。labelsmoothing实际上只需要把每一个标签平滑一下就可以了，而mixup则是两两图片(第一张和最后一张)进行结合，线性差值组合，进行训练。
6.最有用的trick，我说cos decay，相比3steps的区别，为什么不用linear？也不是很平滑吗？
7.海思芯片项目介绍，遇到的坑有哪些。prototxt，修改底层源码设置自定义层等等
8.python中的多进程与多线程。。
9.python的迭代器与生成器
10.python的GIL全局解释器锁
11.在python中有木有做过什么对python代码进行加速的操作。
12.有什么要问的。。。。
简历上面的项目重点会问无人机，量化，这两个一定要胸有成竹，准备好！
这篇关于苏宁算法岗面试的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
