【面试招聘】快手 AI算法岗面试及答案解析

　　之前文章讲过8种常见的方法上采样下采样二分类变成多分类等多模型方法。

　　随机对数据进行样本采样和特征采样。这个随机森林的内容之前的文章也讲解的非常详细啦。下面文章比较长内容比较全。

　　这个我不太确定当时的回答是平均池化层会让特征图变得更加模糊最大池化层反向传播中计算量会小于平均池化层最大池化层会增加一定的平移不变性和旋转不变性给卷积网络。

　　根据相关理论特征提取的误差主要来自两个方面

　　GCN图卷积网络也可以起到这样的效果但是对GCN了解的不多。

　　我们可以知道当原始数据不同维度上的特征的尺度单位不一致时需要标准化步骤对数据进行预处理。

　　大家看上面两只猪对于人来说它就是两只一样的猪只是图片的灰度或者曝光度不一样罢了于是我们都给它们都标注为“社会人”。虽然我们人眼看起来没有什么毛病但是对于CNN网络来说他们的特征很可能不同。这时候一般会对图片事先进行一个Z-Score的标准化减去均值处以标准差是不是很多朋友都不知道这个方法的学名。 把不同的图片映射到同一尺度下因此上述问题就从像素值不同的问题转化成相似的特征分布的问题一定程度上消除了因为过度曝光质量不佳或者噪音等各种原因对模型权值更新的影响。

　　另外一个原因是一个图片RGB三个通道往往三个通道的数据分布不同。比方说可能一个图片的R的数值偏大这样就会导致反向传播的时候图片R通道的梯度大更新快。R通道就会占据模型判断的主导地位。而下一张图片可能是绿色G比较大更新较快从而产生一个类似学习率不稳定的问题。

　　这道题一开始问懵了。因为之前的几次面试基本上问的都是如何解决过拟合问题。过拟合问题之前也整理的很好了突然问欠拟合宕机了。不过这个问题也不难这里简单说一下个人回答的思路

　　添加其他特征项有时候我们模型出现欠拟合的时候是因为特征项不够导致的可以添加其他特征项来很好地解决。

　　添加多项式特征这个在机器学习算法里面用的很普遍例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。例如上面的图片的例子。

　　减少正则化参数正则化的目的是用来防止过拟合的但是现在模型出现了欠拟合则需要减少正则化参数。减小其他的正则化参数比如树模型中的参数叶子结点中中最小样本限制树深度限制等等

　　增加模型的复杂度卷积网路哦加深加宽boost模型增加训练的迭代次数。

　　Dropout 是在训练过程中以一定的概率的使神经元失活即输出为0以提高模型的泛化能力减少过拟合。

　　Dropout 在训练时采用是为了减少神经元对部分上层神经元的依赖类似将多个不同网络结构的模型集成起来减少过拟合的风险。而在测试时应该用整个训练好的模型因此不需要dropout。

　　这里我回答错误了因为我回答成了是在测试的时候对输出数据乘上p保证训练和输出有大致的期望。其实是在训练的时候除以1-p作为补偿而测试阶段不做处理相当于去掉dropout层

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