Akuna QR VO 困惑面经

上周面了akuna qr的VO, 一共三轮。第一和第三轮主要是coding, 第二轮是统计和ML。在此分享一下第三轮的奇葩面试经历：

面试官是一位中国人，在akuna做qr三年左右。一开始简单聊了聊data analysis，然后面试官说很多ML方法其实都是优化一个目标函数，一个非常常用的方法就是梯度下降，让我们来用梯度下降法来做下面这个题吧：x^N=a, a正实数，N正整数。
在开始之前，先问了除了梯度下降还能用什么方法做。答：牛顿法。面试官说好的， 但是说今天我们只使用 gradient descent.
这是一个地里Akuna面经非常常见的题，也没看到有什么抱怨这个题的问题，所以我想当然觉得应该就是简单用常系数的梯度下降做。
写完之后，面试官看到了非常惊讶，说你这个代码不对吧。一开始的 test case 是 N=2, a=9， 看到我的结果是 2.99 他估计觉得是巧合，重新试了几个比较普通的 N 和 a。终于发现我的程序是对的之后，直接给了一个很大的a, 然后overflow 了。楼主一开始用的 learning

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一个constant step size的解答。后来overflow了面试官还表示很惊讶，觉得他写的是对的。

把自己经历写在这里，希望能帮助大家避避雷吧。





补充内容 (2021-2-18 06:36):
后续：我和hr提到了有negative experience, hr说可以告诉她。反馈之后，hr说非常感谢我提供的feedback，已经和 interviewer 和 manager 讨论过了，代表Akuna给我道歉。
hr还算靠谱。然而并没有什么用...

牛顿法会收敛，因为有二阶导控制learning rate。如果用常数rate，当x特别大的话，learning rate并没有减小，就会发散。楼主有没有想过试试Adam或者rmsprop这些直接用gradient本身rescale learning rate的方法？这些也算一阶算法。

唉，楼主节哀，有些人就是这样的，自己不solid还老实challenge别人，mindset有问题。没办法，楼主继续加油！

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楼主节哀，我后来发现其实他们就是不太想招我，只是给我个机会创造个奇迹。没奇迹就不要我的节奏...

想问问这个题目，楼主的方法是定义f(x) = x^N, 然后loss=( f(x) - a )^2，之后用x_{i + 1} = x_{i} - learning_rate * d loss / d x 来求解吗？但是f(x)在不同N的情况下可能不是凸函数。

LZ我和你的经历完全一样... 一开始想用牛顿法不让用 然后解决梯度overflow的问题我想取log也不让
估计就是强行让你用adaptive learning rate 但是面试官不给任何提示，而且从头到尾都很傲慢

匿名者 发表于 2021-2-17 06:23
LZ我和你的经历完全一样... 一开始想用牛顿法不让用 然后解决梯度overflow的问题我想取log也不让
估计就是 ...

啊 ，我的面试官是M某，你的是这位吗？不知道是个例还是他们公司都这样。
以前看到面经还以为是送分题。

匿名者 发表于 2021-2-17 06:30
啊 ，我的面试官是M某，你的是这位吗？不知道是个例还是他们公司都这样。
以前看到面经还以为是送分题。 ...

是的 我感觉他们只有3个面试官，因为我和我同学都是相同的人面的我和其中一个人聊他说他今天的任务就是面试...

匿名者 发表于 2021-2-17 07:51
是的 我感觉他们只有3个面试官，因为我和我同学都是相同的人面的我和其中一个人聊他说他今天的任务就是面 ...

因為去年很多quant走了吧，politics这么凶