一面经历：
1.自我介绍
2.样本训练（在不扩增数据集，数据量不足的情况下，对于小样本该如何训练？）
3.损失函数
4.如何解决过拟合？
（增加数据集、正则化、dropout、BN层、bagging、提前终止、微调fine-tuning）
5.为什么使用BP（后向）算法？
6.Adam 和SGD 内在原理，以及Adam由于SGD的原因。
1.自我介绍
2.样本训练（在不扩增数据集，数据量不足的情况下，对于小样本该如何训练？）
3.损失函数
4.如何解决过拟合？
（增加数据集、正则化、dropout、BN层、bagging、提前终止、微调fine-tuning）
5.为什么使用BP（后向）算法？
6.Adam 和SGD 内在原理，以及Adam由于SGD的原因。
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