q：訓練神經網路的，什麼時候early stopping。（vivo一面，掛）
a：《西瓜書》105頁：「將資料分成訓練集和驗證集（validation set），訓練集用於計算梯度、更新連線權（w）和閾值（b），驗證集用於估計誤差。若訓練集誤差降低但驗證集誤差公升高，則停止訓練。同時返回具有最小驗證集誤差的w和b」。
q：神經網路如何避免過擬合？（拼多多二面，掛）
a：通常避免過擬合的方法都能使用：
加大資料量。
降低模型複雜度。
引數正則化
early stopping
dropout
（在面試的時候說了batch normalization……估計因為這個掛了）
q：怎樣防止梯度消失？
bnresnet
relu
bn使得每一層神經網路的輸入保持相同分布。這樣
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2021屆的小碩，雙非。參加了中興校園招聘提前批 招聘流程 1 官網填寫簡歷 2 筆試部分主要就是最基本的通訊原理 移動通訊方面的內容。記得的如下 平坦衰落 頻率選擇性衰落 快衰落 慢衰落 相干頻寬 相干時間 都卜勒頻移公式 傅利葉正逆變換的理解等 3 測評部分主要就是數理邏輯部分和性格測試，題有點...