【AI面试】工作和面试过程中,经常遇到的其他问题汇总(持续更新)

在与面试官在面对面进行交流的过程中,面试官不仅仅会针对简历中记录的内容进行深入的了解,还会进行一些发散性的提问。

目前也就很明显,就是要看看对方:

  1. 对于常见的问题是如何思考的?
  2. 有没有在持续性的学习本领域的新知识?
  3. 对于不知道的问题,是如何思考的?迁移能力咋样。

一、针对深度学习中,数据类别的长尾效应,如何处理这个问题?

在深度学习尤其是在计算机视觉任务中,数据类别的长尾效应指的是一种现象,其中

  • 少数类别(头部)的样本非常多,
  • 而大多数类别(尾部)的样本数量很少。

这会导致模型在训练过程中:

  • 对头部类别过拟合,
  • 而对尾部类别泛化能力差。

处理长尾效应的策略包括:

  1. 数据重采样:通过对尾部类别进行过采样或头部类别进行欠采样来平衡数据集。虽然这可能会导致头部类别的信息丢失,但它可以提高尾部类别的识别率。

  2. 数据增强:对尾部类别使用更多的数据增强技术,以此扩大其在训练数据中的表示。

  3. cost敏感学习:修改损失函数来为尾部类别分配更高的权重。这种方法鼓励模型更加关注样本较少的类别,例如使用焦点损失(Focal Loss)或类别平衡损失。

  4. 迁移学习

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