英伟达android面试经验

不同的面试官，都是专家。对于不懂的，不要装懂，很容易被问倒。面试完后，收获比较大。毕竟跟大牛们有了一次深入的交流。

神经网络模型优化的常用方案  1、增加（减少）隐藏层的复杂度，如增加隐藏层数，调整隐藏层的神经元个数，或者在隐藏层使用更加复杂的网络结构，如CNN、RNN、LSTM、GRU或者增加Attention层等等； 2、添加Dropout层，使用Dropout的原理优化网络参数，防止过拟合； 3、尝试不同的优化器，常用的优化器包括SGD、Adam、RMSprop（动量相关）； 4、增加迭代次数，一般为了快速检验模型效果训练次数比较少，优化过程中可以增加训练次数； 5、调整优化器的学习率，学习率太小会造成模型收敛速度下降，还有可能求出的是局部最优解，训练模型时的损失函数下降慢；学习率过大会引起模型无法到达最优解，在最优解附近来回跳转，但是一般情况下学习率并不是一成不变的，而是随着模型的训练在优化； 6、增加批处理的大小，采用批处理的方式训练数据时每个batch的数据进行一次反向传播，更新参数，所以每个batch的数据分布对模型训练有着一定的影响，调整batch_size的大小，对模型优化有一定的作用； 7、正则化，可以优化模型太过复杂而引起运行时间过长的问题，也可以在一定程度上防止模型过拟合。（过拟合也就是模型把训练数据的内部关系都记下来了，在训练集损失函数很小，但是在测试集上损失函数开始增大，也就是在测试集上的效果开始下降）

第一面是技术电话面试，问了一些移动端框架的问题，问得很细很深，答得不好，本来以为过不了了，过了几天人事约二面，是和美国那边面试，因为时差问题早上面试，面试官说英语，人很好，问了一些coding方面的问题，很深，现在不知道能不能通过。