第一面

  1. 检测项目，及自己的工作简单介绍.
  2. retinaNet 和focalloss
  3. 两阶段检测模型，RCNN, fastRCNN,fasterRCNN，发展过程和演变. 目标检测原理和发展史.
  4. YOLO系列的介绍，以及每一版的改进，优缺点介绍.
  5. 写出YOLOv3 的损失函数，如果YOLOV3采用Focal loss会怎么样？
  6. 画出resNet.
  7. 介绍金字塔池化，ASPP，深度可分，带孔卷积. 主要涉及应用场景.
  8. 介绍loss的设计.
  9. 样本严重不平衡如何处理，过拟合如何处理.
  10. normalization 方法原理综述，GN，BN，LN，IN，他们的共性和特性. 为什么BN有泛化能力的改善. 什么场景用什么normalization方法，效果如何.
  11. 多卡BN层同步. syncBN 和GN对比.
  12. 残差，dropout,normalization,通道dropout
  13. 分割模型综述，难点，结构，原理.
  14. 如何调参，写个dataloader吧，简单写.
  15. 回去把你的论文发给我看看.

第二面
这一面比较上帝的视角.
1.项目介绍
2.分享一个你做的最有趣的算法. 这里我讲了交替loss，纳斯均衡.
3. 我们在工程上常常会遇到矩阵不满秩的情况，对于这些情况会带来许多问题，请简单的描述一下这些可能的问题并给出自己的解决方法. 这里我讲了，矩阵不满秩，说明信息(参数)有冗余存在共线性，不需要这么多的描述，说明信息可压缩. 还讲了许多，此处省略.
4.损失函数正则项的本质是什么? 我讲了惩罚回归，约束极值，超参数不可求扔掉常数项.
5. 字节跳不动公司的推荐算法都过拟合严重，请问你有哪些改进措施. 此处讲了20分钟. 这个问题真是太难了。。。
6.你写个快排吧，原地快排，一分钟写完. （我也不知道为什么突然要写这个。。。。）
7.我去叫HR
HR面：略