2021-11-18 13:38:08
#interview_questions
Вторая часть вопросов по нейросетям (CV edition) с собеседований:
1. Расскажите про оптимизаторы. Что это, зачем это. В чем особенность SGD, ADAM?
2. Расскажите что такое и для чего нужен слой batchnorm.
3. Какие архитектуры вы знаете для решения задач сегментации? Расскажите об FPN, U-net, DeepLabv3 в 2х словах.
4. Допустим вам нужно сделать сетку для сегментации, предназначенную для мобильных устройств, какую архитектуру с каким энкодером вы возьмете? Почему?
5. Что такое Focal Loss?
6. Механизм attention в компьютерном зрении.
7. Расскажите про возникновение и прогресс в сфере сеток для детекции. В чем разница сингл шот сеток от 2х стадийных? Знаете ли про RetinaNet, Faster R-CNN, Effdet, DETR? Расскажите в чем их особенность.
8. Расскажите про DW свертки
9. В чем основное отличие GAN от VAE
10. Если мы подадим картинку размером 32х32х3 на слой свертки, имеющий 5х5 фильтр, 16 выходных каналов, stride=1, pad= 0. Сколько получится обучаемых параметров у этого слоя?
Успехов!
1.0K viewsedited 10:38