旷视面试题 · PyTorch
旷视相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 200 道真题 · 当前筛选命中 5 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：PyTorch
考察点
技术栈
第 1 题请结合热力图目标检测的监督信号，说明如何实现 Focal Loss，并解释它对正负样本不平衡的缓解原理。 考察 Focal Loss 在热力图检测中的实现要点与失衡处理能力第 2 题动态图和静态图有什么区别？请结合使用方式说明各自的优劣。 考察对深度学习框架执行模式的理解及工程选型能力第 3 题请解释如何构建神经网络计算图，并说明其作用。 考察对计算图概念的理解及其在深度学习框架中的实现第 4 题请编写一个多头注意力机制的代码实现。 考察对注意力机制原理的理解及编程实现能力第 5 题请实现三个函数：IoU计算、Focal Loss和ROI Pooling，并说明各自的输入输出。 考察深度学习经典组件实现及边界情况处理能力