首先做一分钟的自我介绍，有计时，但超时了也没说啥，自我介绍时看不到面试官，只看到计时器，之后问我对加班的看法，目前有哪些offer，对岗位的了解和岗位匹配度啥的。主要是根据个人简历进行的，每个人都不一样，面试前还会提前问个人研究方向，面试过程可能会问一些专业问题。

面试过程：
视频线上面试
多对一 七分还算好 上来首先自我介绍
然后面试官根据你系统上的个人简历问问题
技术性问题基本没问
面试官问的面试题：
请先自我介绍：
喜欢游泳，一般都是什么时间去游泳？
你对加班的看法？
家是哪里的？
意向的工作地点是哪里？

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整个面试两天，第一天上午接到电话说是公司深度学习研究小组的，简单聊聊。先是自我介绍，主要围绕研究生生活和个人性格方面。再是问了一些深度学习的知识点，比如如何解决过拟合、梯度消失怎么办，还有说一下正则化，再是介绍一下知道的轻量化模型，如MobileNet、ShullfNet等。后来介绍一下项目，围绕项目聊了很久。就结束了，感觉还良好。晚上就接到电话，第二天去现场面，到那先填表，最后面试官过来，聊了聊论文的事情，最后现场写tf代码，一个简单的图片分类的代码，那叫一个忐忑呀！结果等通知。

一副扑克牌，抽调大小王，剩下牌中抽出两张，是同一花色的概率？
朴素贝叶斯介绍一下，如何朴素？
交叉熵损失？
LSTM和RNN的区别？
Dropout的原理？
未来的职业规划？
对加班，你怎么看？

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正负样本极不平衡的问题？哪个评判指标最不具备参考价值？
解决方法：现有技术大体上有三类做法：
（1）直接对训练集里的反例进行“欠采样”，即去除一些反例使得正、反例数目接近，然后再进行学习；
（2）对训练集里的正例进行“过采样”，即增加一些正例使得正、反例数目接近，然后再进行学习；
（3）直接基于原始训练集进行学习，但在用训练好的分类器进行预测时，将式子嵌入到其决策过程中，称为“阈值移动”

1训练集中类别不均衡，哪个参数最不准确？
2Bootstrap方法是什么？
一种非参数的推断方法，依靠的是对观测到的样本的重新抽样（resampling)

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