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图像分类与NLP蒸馏面试备考与全流程面试资料

共计 30 章节
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01
图像分类基础
图像分类任务定义 · 发展历程（AlexNet到ViT） · 评价指标（Top-1/Top-5准确…
图像分类基础图像分类任务定义
02
经典CNN架构精讲
ResNet残差思想 · Inception多尺度设计 · MobileNet轻量化策略
CNN经典
03
Vision Transformer详解
ViT原理 · Patch Embedding · 位置编码
VisionTransformer
04
图像分类实战技巧
数据增强（CutMix · MixUp） · 学习率调度（Cosine Annea…
图像分类实战技巧CutMix
05
模型训练与调优
超参数搜索 · 梯度累积 · 混合精度训练
模型训练调优
06
图像分类面试高频题
感受野计算 · BN原理 · 过拟合解决方案
图像分类面试高频…感受野计算
07
NLP基础与词向量
Word2Vec · GloVe · ELMo
NLP词向量
08
RNN/LSTM/GRU深度解析
门控机制 · 梯度消失与爆炸 · 双向RNN
RNN/LSTM/GRU深度解析
09
Seq2Seq与Attention机制
Encoder-Decoder架构 · Bahdanau/Luong Att… · Self-Attention
Seq2SeqAttention
10
Transformer架构精讲
Multi-Head Attenti… · Feed-Forward · LayerNorm
Transformer架构精讲
11
BERT与预训练语言模型
MLM与NSP任务 · RoBERTa改进 · ALBERT参数共享
BERT预训练语言模型
12
GPT系列与自回归模型
GPT-1/2/3/4演进 · Prompt Engineering · In-Context Learnin…
GPT系列
13
NLP面试高频题
分词方法（BPE/WordPiece… · 位置编码对比 · Fine-tuning策略
NLP面试高频题
14
知识蒸馏基础
蒸馏动机 · 软标签与硬标签 · 温度系数T的作用
知识蒸馏基础蒸馏动机
15
蒸馏损失函数设计
KL散度 · MSE损失 · 蒸馏损失与任务损失加权
蒸馏损失函数设计KL
16
教师-学生模型架构
同构蒸馏 · 异构蒸馏 · 自蒸馏
教师学生模型架构
17
图像分类中的蒸馏
CNN蒸馏 · ViT蒸馏 · DeiT架构详解
图像分类蒸馏
18
NLP中的蒸馏
BERT蒸馏（DistilBERT · TinyBERT） · GPT蒸馏
NLP蒸馏
19
蒸馏训练技巧
渐进式蒸馏 · 数据增强蒸馏 · 多教师蒸馏
蒸馏训练技巧渐进式蒸馏
20
蒸馏面试高频题
蒸馏与剪枝/量化的区别 · 蒸馏的适用场景 · 蒸馏的局限性
蒸馏面试高频题蒸馏
21
模型压缩全家桶
剪枝（结构化/非结构化） · 量化（PTQ/QAT） · 蒸馏对比
模型压缩全家桶剪枝
22
面试手撕代码（图像分类）
ResNet残差块实现 · ViT Patch Embeddin… · 分类头设计
面试手撕代码图像分类
23
面试手撕代码（NLP）
Transformer Encode… · BERT MLM头实现 · 注意力掩码实现
NLP面试手撕代码
24
面试手撕代码（蒸馏）
蒸馏训练循环实现 · 温度缩放实现 · 特征蒸馏实现
面试手撕代码蒸馏
25
项目经验包装
图像分类项目（医疗影像/工业质检） · NLP项目（文本分类/情感分析）
项目经验包装图像分类项目
26
面试系统设计
大规模图像分类系统设计 · NLP服务部署方案 · 蒸馏模型上线流程
面试系统设计大规模图像分类系…
27
面试行为问题
STAR法则 · 技术选型理由 · 失败项目复盘
面试行为问题STAR
28
全流程面试模拟
一面（基础算法） · 二面（项目深挖） · 三面（系统设计+HR面）
全流程面试模拟一面
29
高频面试题汇总
图像分类50题 · NLP 50题 · 蒸馏30题
高频面试题汇总图像分类50题
30
面试后复盘与Offer选择
面试记录模板 · 薪资谈判技巧 · 技术方向选择建议
Offer面试后复盘