干货 | 美团推荐算法工程师岗8道面试题分享！-技术圈

问题1：各种优化器使用的经验

梯度下降：在一个方向上更新和调整模型的参数，来最小化损失函数。

随机梯度下降（Stochastic gradient descent，SGD）对每个训练样本进行参数更新，每次执行都进行一次更新，且执行速度更快。

为了避免SGD和标准梯度下降中存在的问题，一个改进方法为小批量梯度下降（Mini Batch Gradient Descent），因为对每个批次中的n个训练样本，这种方法只执行一次更新。

使用小批量梯度下降的优点是：

1) 可以减少参数更新的波动，最终得到效果更好和更稳定的收敛。

2) 还可以使用最新的深层学习库中通用的矩阵优化方法，使计算小批量数据的梯度更加高效。

3) 通常来说，小批量样本的大小范围是从50到256，可以根据实际问题而有所不同。

4) 在训练神经网络时，通常都会选择小批量梯度下降算法。

SGD方法中的高方差振荡使得网络很难稳定收敛，所以有研究者提出了一种称为动量（Momentum）的技术，通过优化相关方向的训练和弱化无关方向的振荡，来加速SGD训练。

Nesterov梯度加速法，通过使网络更新与误差函数的斜率相适应，并依次加速SGD，也可根据每个参数的重要性来调整和更新对应参数，以执行更大或更小的更新幅度。

AdaDelta方法是AdaGrad的延伸方法，它倾向于解决其学习率衰减的问题。Adadelta不是累积所有之前的平方梯度，而是将累积之前梯度的窗口限制到某个固定大小w。

Adam算法即自适应时刻估计方法（Adaptive Moment Estimation），能计算每个参数的自适应学习率。

这个方法不仅存储了AdaDelta先前平方梯度的指数衰减平均值，而且保持了先前梯度M(t)的指数衰减平均值，这一点与动量类似。

Adagrad方法是通过参数来调整合适的学习率η，对稀疏参数进行大幅更新和对频繁参数进行小幅更新。因此，Adagrad方法非常适合处理稀疏数据。

问题2：python 垃圾处理机制

在Python中，主要通过引用计数进行垃圾回收；

通过 “标记-清除” 解决容器对象可能产生的循环引用问题；

通过 “分代回收” 以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

也就是说，python采用的是引用计数机制为主，标记-清除和分代收集（隔代回收）两种机制为辅的策略。

问题3：yield 关键字作用

yield是一个类似 return 的关键字，只是这个函数返回的是个生成器，可以节省巨大的时间、空间开销。

问题4：python 多继承，两个父类有同名方法怎么办？

super(Classname,self).methodname()或super(Classname, cls).methodname() 调用"下一个"父类中的方法

1、假设类A继承B, C, D: class A(B, C, D), B/C/D都有一个show()方法

a.调用B的show()方法:

super().show()

super(A, self).show()

b.调用C的show()方法:

super(B,self).show()

c.调用D的show()方法:

super(C,self).show()

2.如果在B类中需要调用C类中的show()方法, 也是一样的

class B:
def show(self):
super(B, self).show()

问题5：python 多线程/多进程/协程

问题6：乐观锁/悲观锁

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82745364

悲观锁

总是假设最坏的情况，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁

乐观锁

总是假设最好的情况，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号机制和CAS算法实现。

两种锁的使用场景

乐观锁适用于写比较少的情况下（多读场景），即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。

悲观锁一般适用于多写的场景下。

两种锁的实现方式

乐观锁常见的两种实现方式

乐观锁一般会使用版本号机制或CAS算法实现。

悲观锁的实现方式是加锁，加锁既可以是对代码块加锁（如Java的synchronized关键字），也可以是对数据加锁（如MySQL中的排它锁）。

问题7：coding: 合并两个有序链表

方法一：递归

分两种情况：空链表和非空链表

当其中一个为空链表时，可以直接返回另一个链表

当两个链表都为非空链表时，可以使用下面方法进行递归

代码如下：

时间复杂度：O(m+n)

空间复杂度：O(m+n)

方法二：迭代

首先要设定一个哨兵节点，可以在最后比较容易地返回合并后的链表。

维护一个 pre 指针，根据 l1和 l2 的大小不断更新 prev 的next 指针。

代码如下：

时间复杂度：O(m+n)

空间复杂度：O(1)

问题8：讲下CNN发展史

1、LeNet：

广为流传LeNet诞生于1998年，网络结构比较完整，包括卷积层、pooling层、全连接层，这些都是现代CNN网络的基本组件。被认为是CNN的开端。

2、AlexNet：

2012年Geoffrey和他学生Alex在ImageNet的竞赛中，刷新了image classification的记录，一举奠定了deep learning 在计算机视觉中的地位。这次竞赛中Alex所用的结构就被称为作为AlexNet。

对比LeNet，AlexNet加入了：

（1）非线性激活函数：ReLU；

（2）防止过拟合的方法：Dropout，Data augmentation。同时，使用多个GPU，LRN归一化层。其主要的优势有：网络扩大（5个卷积层+3个全连接层+1个softmax层）；解决过拟合问题（dropout，data augmentation，LRN）；多GPU加速计算。

3 VGG-Net：

VGG-Net来自 Andrew Zisserman 教授的组 (Oxford)，在2014年的 ILSVRC localization and classification 两个问题上分别取得了第一名和第二名，其不同于AlexNet的地方是：VGG-Net使用更多的层，通常有16－19层，而AlexNet只有8层。同时，VGG-Net的所有 convolutional layer 使用同样大小的 convolutional filter，大小为 3 x 3。

4 GoogLeNet：

提出的Inception结构是主要的创新点，这是（Network In Network）的结构，即原来的结点也是一个网络。其使用使得之后整个网络结构的宽度和深度都可扩大，能够带来2-3倍的性能提升。

5 Resnet

ResNet提出了一种减轻网络训练负担的残差学习框架，这种网络比以前使用过的网络本质上层次更深。其明确地将这层作为输入层相关的学习残差函数，而不是学习未知的函数。

在ImageNet数据集用152 层（据说层数已经超过1000==）——比VGG网络深8倍的深度来评估残差网络，但它仍具有较低的复杂度。在2015年大规模视觉识别挑战赛分类任务中赢得了第一。