美团机器学习算法岗面经

3.26笔试

4.14一面

自我介绍：

面试官先自我介绍了一下他的部门，发优惠券，召回排序

我开始自我介绍。

问题一： 你讲一下你的第一篇论文的背景、方法、优点和SOTA比较？

指标？AUC是二分类？你怎么用的？

你咋是二作？

问题二：你的方法的优点？可解释性体现在哪里？

写题，leecode 124 二叉树中的最大路径和，面试官首先口头描述了题目，然后发现我理解的不对做错了，给我画图解释，然后就打开题库找了一下原题，开始写，递归。

问题三：我看你用c++代码写题,问你一个问题 数组和vector的区别

问题四: 我看你用的框架是pytorch，是静态图还是动态图？有啥特点？

问题五：医学图像数据集一般都比较小，你是怎么处理过拟合问题的？

你用了dropout？选择的值是多少，它是forward还是backward起作用？它的原理？

你怎么没有用正则化？

问题六：你常用的机器学习方法，xgboost解决的是方差还是偏差问题？它是怎么解决的？

问题七：工作地点是北京，你是南方人，你能接受吗？

问题八：你读博吗？

问题九：你啥时候到岗？

问题十：你的方向是医学图像处理，你想找相关方向的工作吗?‘