360面试——计算机视觉面试
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一面面试
alexnet的网络结构，自己试验是怎么基于AlexNet改进的；（貌似是5个卷积层，2个全连接层加一个softmax吧）
batch nor***zation原理是什么，实验的收敛速度增大了多少；（提升了3倍，我的）
VGG网络相比于AlexNet改进的地方在哪里，为什么（把77卷积核换成了33，因为1是卷积参数个数变少了，2是增加了非线性变换）
然后楼主强行安利了一发Relu和Sigmoid函数之间的差别（1.不会梯度弥散；2.稀疏参数；3.计算简单）
后来又问了一下LR和SVM的差别（同为2分类，SVM用的是hinge loss，LR用的是逻辑回归）
最后考了一道现场编程题，vector nums2,3,4,5,target = 7，返回组成7的全部组合 2,2,3,2,5,3,4这样子(一道深度优先算法&#
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