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万得AI算法工程师一面面试题6道|含解析

节前,我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会,邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学,针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

今天分享一位面试题,喜欢点赞、收藏、关注。文末参与技术讨论。

问题 1、dataloader和dataset的区别

DataLoader 和 Dataset 是 PyTorch 中用于处理数据的两个重要概念:

Dataset 是一个抽象类,用于表示数据集,通常需要用户自定义,包含了数据的读取、预处理等操作。

DataLoader 是一个数据加载器,用于将 Dataset 中的数据按照指定的 batch_size、shuffle 等参数加载到模型中进行训练或推理。DataLoader 可以自动实现多线程数据加载和数据批处理等功能。

问题 2、深度学习中,常见的损失函数有哪些?

均方误差损失函数 (Mean Squared Error, MSE)

交叉熵损失函数 (Cross Entropy Loss)

感知损失函数 (Perceptron Loss)

Hinge Loss

KL 散度损失函数 (Kullback-Leibler Divergence Loss)

Huber Loss

余弦相似度损失函数 (Cosine Similarity Loss) 等。

问题 3、介绍下yolov8算法的模块。

yolov8算法的模块:

Backbone:通常使用一些预训练的卷积神经网络 (CNN),如Darknet、ResNet、EfficientNet 等,用于提取图像的特征。

Neck:用于进一步处理和整合特征,通常包括一些卷积层和池化层等。

Head:目标检测的关键部分,包括预测目标的边界框、类别以及置信度等。

问题 4、介绍下什么是nms

NMS (Non-Maximum Suppression,非极大值抑制) 是目标检测领域常用的一种算法,用于去除检测到的重叠较多的边界框,保留最具代表性的边界框。其核心思想是保留置信度最高的边界框,并去除与其 IoU (Intersection over Union) 超过阈值的其他边界框。

问题 5、CV中数据增强的方法有哪些?

在计算机视觉中,常用的数据增强方法包括:

随机裁剪 (Random Cropping)

随机翻转 (Random Flipping)

随机旋转 (Random Rotation)

色彩变换 (Color Jittering)

尺度缩放 (Scale Augmentation)

平移 (Translation)

对比度增强 (Contrast Enhancement)

亮度调整 (Brightness Adjustment)

添加噪声 (Adding Noise) 等。

问题6、讲一下batchnorm的计算过程。****

1)对于每个批次的输入数据,计算其均值和方差。

2)对输入数据进行标准化,即减去均值并除以标准差。

3)使用学习参数(拉伸因子和偏移量)进行线性变换,使得数据重新具有适当的比例和偏移。

BatchNorm 可以在训练过程中通过批次数据的统计信息来进行标准化,也可以在推理过程中使用移动平均来估计整个数据集的统计信息,以实现更好的泛化能力和稳定性。

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用通俗易懂的方式讲解系列

  • 重磅来袭!《大模型面试宝典》(2024版) 发布!

  • 重磅来袭!《大模型实战宝典》(2024版) 发布!

  • 用通俗易懂的方式讲解:不用再找了,这是大模型最全的面试题库

  • 用通俗易懂的方式讲解:这是我见过的最适合大模型小白的 PyTorch 中文课程

  • 用通俗易懂的方式讲解:一文讲透最热的大模型开发框架 LangChain

  • 用通俗易懂的方式讲解:基于 LangChain + ChatGLM搭建知识本地库

  • 用通俗易懂的方式讲解:基于大模型的知识问答系统全面总结

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