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文章目录

  • 流程
  • 问题
    • 请你写出项目中用到的模型代码,Resnet50
      • (1)网络退化现象:把网络加深之后,效果反而变差了
      • (2)过拟合现象:训练集表现很棒,测试集很差
    • 把你做的工作里面的模型替换成ViT能行吗?
    • 有了解过Stable difussion,transformer吗?
  • 总结

流程

  • 自我介绍
  • 介绍项目
  • 介绍论文
  • 写代码

问题

请你写出项目中用到的模型代码,Resnet50

面试官:写出一个单元就好了。
实际面试过程中写出伪代码就好,
源代码:vision/torchvision/models/resnet.py

class BasicBlock(nn.Module):expansion: int = 1def __init__(self,inplanes: int,planes: int,stride: int = 1,downsample: Optional[nn.Module] = None,groups: int = 1,base_width: int = 64,dilation: int = 1,norm_layer: Optional[Callable[..., nn.Module]] = None,) -> None:super().__init__()if norm_layer is None:norm_layer = nn.BatchNorm2dif groups != 1 or base_width != 64:raise ValueError("BasicBlock only supports groups=1 and base_width=64")if dilation > 1:raise NotImplementedError("Dilation > 1 not supported in BasicBlock")# Both self.conv1 and self.downsample layers downsample the input when stride != 1self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)self.bn1 = norm_layer(planes)self.relu = nn.ReLU(inplace=True)self.conv2 = conv3x3(planes, planes)self.bn2 = norm_layer(planes)self.downsample = downsampleself.stride = stridedef forward(self, x: Tensor) -> Tensor:identity = xout = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = self.relu(out)out = self.conv2(out)out = self.bn2(out)if self.downsample is not None:identity = self.downsample(x)out += identityout = self.relu(out)return out

里面的精华部分如下,我跳着写:

def __init__():self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)self.bn1 = norm_layer(planes)self.relu = nn.ReLU(inplace = True)self.conv2 = conv3x3(planes, planes)self.bn2 = norm_layer(planes)self.downsample = downsampleself.stride = stridedef forward(self, x: Tensor) -> Tensor:identity = xout = self.conv1(x)out = self.bn1(out)out = self.relu(out)out = self.conv2(out)out = self.bn2(out)if self.downsample is not None:identity = self.downsample(x)out += identityout = self.relu(out)return out

在面试官的提示下我写了大概这样的伪代码:

def forward(x):identity = xout = conv2d(x)out = batchnorm(out)out = relu(out)out = conv2d(x)out = batchnorm(out)out += identityout = relu(out)return out

面试结果还没出,不保证我这样写是正确的!

进一步了解Resnet50,来自B站的同济子豪兄【精读AI论文】ResNet深度残差网络

  • 有几种不好的现象:

(1)网络退化现象:把网络加深之后,效果反而变差了

用人话说明:一个孩子报名了课外辅导班,结果不仅作业写得更差了,考试也更差了;(学多了反而导致结果更糟糕)

(2)过拟合现象:训练集表现很棒,测试集很差

用人话说明:一个孩子作业做的很棒,一上考场就发挥失常;

把你做的工作里面的模型替换成ViT能行吗?

有了解过Stable difussion,transformer吗?

有一点点
【渣渣讲课】试图做一个正常讲解Latent / Stable Diffusion的成年人

总结

一面会重点针对简历上写的论文和项目,以及考察一些和岗位相关的前沿知识,坐在实验室是绝对绝对感受不到这些的!要勇敢踏出第一步;


间隔2天,官网显示流程终止 ╥﹏╥…

http://www.yidumall.com/news/80350.html

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