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自我介绍：
项目
主要是商汤无人车实习的项目，问我比baseline提升15个点，怎么来的。
从数据迭代、backbone、模型修改几个层面上说了下。
挑一两个有意思的优化说说，说了cascade、hdcnn的结构，为什么用这种结构。
项目中出现什么情况，怎么解决的？主要就是说小目标检测的解决方案。
对caffe源码熟悉程度。（我扯了扯源码的底层设计模式，数据流怎么流的，如何添加新层、cuda代码的细节）
开放题
给了一个情景，如何训练模型、调优。（题目很空，主要考察你对深度学习的理解）
根据需求（前向传播时间、模型大小），确定模型和基础网络，跑第一版模型。（举了个栗子）
判断模型是否出现过拟合的情况，来决定下一步的优化方向。
结果分析(confusionMatri

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