前几天，有小伙伴面试字节跳动的算法岗位时，遇到的情况是，基础内容需要非常深刻，项目也要有自己的想法，最终拿到了offer。
今天我把其中最核心的5方面进行了整理，大家可以参考~
模型过拟合与欠拟合的区别与解决方法
问题示例： 请解释什么是过拟合和欠拟合。你在项目中如何处理这些问题？
考查点：
过拟合： 模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现很差，通常因为模型过于复杂。 欠拟合： 模型过于简单，无法捕捉数据的底层模式，导致在训练数据和新数据上都表现不好。
解决方法：
解决过拟合： 使用正则化（如L2正则化），减少模型复杂度，使用交叉验证，数据增强等。 解决欠拟合： 增加模型复杂度，选择更复杂的模型，增加特征。
梯度消失与梯度爆炸问题
问题示例： 什么是梯度消失和梯度爆炸问题？如何在训练深度神经网络时应对这些问题？
考查点：
梯度消失： 随着反向传播算法深入网络层，梯度逐渐变得非常小，导致更新速度变慢。 梯度爆炸： 随着反向传播，梯度变得非常大，导致更新步幅太大，模型不稳定。
解决方法：
梯度消失： 使用ReLU激活函数，采用批量归一化，调整网络权重初始化。 梯度爆炸： 使用梯度裁剪，调整学习率，使用标准化技术。
模型评价指标
问题示例： 请解释在分类问题中常用的评价指标（如Precision, Recall, F1 Score），并讨论在何种情况下会选择不同的指标。
考查点：
Precision（精确率）： 正确预测的正例占所有预测为正例的比例。 Recall（召回率）： 正确预测的正例占所有实际正例的比例。 F1 Score： Precision和Recall的调和平均值。
应用场景：
Precision: 在False Positive代价高的场景中（如垃圾邮件过滤）。 Recall: 在False Negative代价高的场景中（如疾病检测）。 F1 Score: 当Precision和Recall同样重要时。
深度学习中的正则化技术
问题示例： 请描述深度学习中常用的正则化技术（如Dropout, L2正则化），它们如何帮助防止过拟合？
考查点：
Dropout： 在训练期间随机丢弃一定比例的神经元，减少过度依赖某些神经元。 L2正则化： 在损失函数中加入权重的平方和，限制权重大小，防止模型过于复杂。 早停（Early Stopping）： 通过监控验证集的性能，在验证性能不再提高时停止训练。
深度学习模型的优化方法
问题示例： 请比较一下几种优化算法（如SGD, Adam, RMSprop），并讨论它们的优缺点。
考查点：
SGD（随机梯度下降）： 每次更新只使用一个样本或小批量样本，简单但收敛速度慢。 Adam（自适应矩估计）： 结合了Momentum和RMSprop，适应性调整学习率，收敛快但可能不稳定。 RMSprop： 通过指数衰减来调整学习率，适合处理非平稳目标，但可能出现学习率过小的问题。
大家在面试中，清晰地表达思路和展示你解决实际问题的能力非常重要。所以在面试前重复的准备、心里暗示、自己模拟都是很不错的方式~
