凹凸x面巾

是视频面试，前40分钟问简历，后20分钟用c++ 实现 stochastic gradient descent. 比如给你一个最简单的training set X (N*3), weight W(1*3), label Y(N*1), loss只是用squared error就可以。
问简历时问到了pooling layer用convolution layer如何实现，svm 的 kernel trick，如何发现和避免overfitting，dropout的原理。

面完总体感觉应该是fail了。。。

挖去 纯ml岗位啊

也就average pooling能用convolution 实现吧。max能用conv做吗？不行吧

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楼主，这家面完有没有给反馈啊

fisher5595 发表于 2017-11-9 00:16
也就average pooling能用convolution 实现吧。max能用conv做吗？不行吧

我查了下，qurora 你搜 Is a pooling layer necessary in CNN? Can it be replaced by convolution? 就是用convolution with stride就能代替 pooling，这也太triky了。。。