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title: 大學推甄面試心得2-成大測量篇
tags: [NCKU, INTERVIEW, Autoencoder, Deep Learning]

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# 大學推甄面試心得2-成大測量篇

# 推甄總排名 : 73%

# 面試學校 : 台大土木測量組 / 成大測量 / 交大土木測量組

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成大測量篇
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面試時間 : 10分鐘(但是我覺得自己講蠻久的,有到15分鐘)
流程 : 英文閱讀(看30秒,翻譯約30秒) + 自我介紹(約1分鐘) + 教授問答(12分鐘) 

自我介紹 : 課外活動(自學拍youtube / Podcast / 打桌球)+ 專題簡介(深度學習相關-衛星影像建物分類) + 拿精簡專題報告給教授參考
面試提供資料 : https://drive.google.com/file/d/18XmKfpCO2ZBpmmNlUHZmaN-w3EFN1Xns/view?usp=sharing

先講結論 : 個人覺得面試過程>_<  
教授人數 : 5人(原本有6人)
教授 : 景 / CY / 王 / 呂 / 吳

1. 英文翻譯是一篇大約60字的一頁投影片(有關有機農業的介紹,蠻簡單的,都是基本單字)

    這種英文考題跟台大的就差很多,或許是因為面試人數較多所以沒法準備各種類型的英文題型
    
    負責教授 : 景

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2. 你現在的專題是什麼問題?就是說一下你專題的狀況?
    
    我就說請各位教授先看到資料第二頁,就是有訓練曲線那頁,我要從那邊開始講.講到這邊王教授直接     說不用看,你直接講(OS: WHAT...).於是我就開始講說,目前我的TRAINING的有兩個MODEL,一     MODEL 是訓練資料1080張的,另一個MODEL是訓練資料2700張的,從圖來看,訓練曲線目前都是趨     近收斂但尚未收斂的情況.
    
    然後TESTING曲線部分可以看到在EPOCH 25 -30 之間就開始上下震盪,LOSS 沒辦法在往下掉了
    所以我覺得這兩個MODLE都出現OVERFITTING的現象.我認為現在這種OVERFITTING的狀況要解決
    的話有兩個方式: 第一個是增加訓練資料的數量 , 第二個是減少模型複雜度,也就是說拿掉一些       LAYER,讓參數少一點.目前我是傾向使用第一個方式,增加一下我的訓練資料量,因為我覺得我的模     型需要負責的任務比較複雜,他有兩個任務要負責 : 第一個任務是找出衛星影像中建物的區域,另外     一個是要將輸入RGB影像轉成GRAYSCALE影像.
    
    這個時候王教授就開始了 : 為什麼RGB轉成灰接影像是你的任務?
    
    我回答 : 因為我輸入資料是RGB ,輸出資料是灰階 
    
    王教授又說 : 不是阿,灰階影像不就是RGB/3而已嗎? 這算什麼任務?
    
    OS : RGB/3還真的不是GRAYSCALE好嗎?算了,面試不要這樣講
    此時我想他會不會是誤會我說模型有複雜任務是指RGB也是複雜任務,於是我就在重複一次:我的模型
    有兩個任務,比較複雜的任務是找出影像中建物位置,第二個算是附加的任務是將RGB轉成GRAY         SCALE影像.
    
    之後大概又以相似的句子解釋了2遍,真的感覺浪費時間在這個無聊的點
    我的資料第二頁就寫了我的INPUT OUTPUT格式,也有輸出範例參考,真的不懂他到底不懂在哪裡
    或許是他以為我寫了一行CODE叫做RGB/3然後把成果拿出來,跟MODEL一點關係都沒有,如果是這樣     他應該直接問我有沒有寫這個功能,一直跳針....
    

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3. 接著輪到吳教授提問,他先說明他不是這個領域的專業,但是他想要知道說我這個MODEL再進行辨識的    時候有用到那些FEATURE?
    
    我當時覺得難以回答,因為就我所知,深度學習的FEATURE是CONVOLUTION LAYER自己學到,並不     是我自己選擇的,所以我先回答說我並不知道神經網路到底使用了那些FEATURE,不過可以告訴教授
    的事我這個模型的PARAMETER有超過120萬個.
    
    吳教授說 : PARAMETER我知道,但是我現在比較想知道FEATURE有哪些?
    
    OS : 感覺他適用機器學習的FEATURE概念,覺得我可能先用邊緣偵測等方法弄一個FEATURE出來
    然後才丟到網路進行訓練,但是他又想知道確切那些FEATURE是那些,不知怎麼回答
    我回答 : 這個部分我真的不知道,我回去再研究一下
    
    (後來回家覺得這題可以直接跟老師講一個CONVOLUTION FILTER對一張IMAGE就會產生一個          FEATURE MAP,RGB三個通道又各有一個FEATURE MAP,所以具體數量要算一下,感覺這樣回答比      較好,不過當下真的沒想到這邊)

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4. 吳教授繼續他的第二個問題,他說剛剛你有提到你的MODEL有OVERFITTING的問題,那麼關於這個部分有沒有一些評判的標準,就是說有沒有一些統計上的判斷標準,可以判定OVERFITTING?

    這題大概是我覺得面試裡面最可惜的一題,因為我有找過這題,但是並沒有找到相關答案,我就先回答
    說目前我是用看曲線的方式來判斷,至於統計上的標準我目前沒有定說要超過多少才算是過擬合.
    
    吳教授說 : 用看得我也可以看得出不一樣,但是有沒有像是一些誤差公式可以判斷過擬合?
    
    我回答: 這個部分我真的不知道,我要回去再研究一下
    
    面試過後,我詢問了我的指導教授關於這題,他也說沒有OVERFITTING的標準定義
    問完這題後我看吳教授也有跟呂教授討論一下這題,希望呂教授可以跟他講我這樣回答算是OK >_<

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5. 接著換呂教授,他詢問我AE MODEL的優點在哪裡
    
    我就回答主要是在訓練時間上有優勢,同樣的EPOCH跟BATCH SIZE我再AUTOENCODER跟DEEP       RESNET 相比,我AE的訓練時間是2小時45分,而DRN需要11小時,兩個模型用的都是同樣的電腦
    ,同樣的GPU.接下來辨識時間上也是AE比較快,因為他的參數比較少.
    
    呂教授接著問 : 那辨識精度如何? AE VS DRN
    
    我就說 RESNET 比較好一點
    
    呂教授說ok 但是你在做這個專題的時候有沒有質疑昭宏老師為什麼讓你用AE來做SEGMENTATION?
    
    我就說: 痾 沒有阿 這是專題所以..
    
    呂教授說 你知道其實AE架構其實並不適合拿來做影像分割,像是YOLO/U-NET等等架構都是比較適     合的,那你為什麼還要拿AE架構來做SEGMENTATION?
    
    (這邊我事後想想,其實某方面來說不太同意,因為我的MODEL是參考SEGNET設計的,而SEGNET是AE      架構的,SEGNET也是做影像分割蠻有名的MODEL,所以我感覺這邊不是太同意AE完全不適合做        SEGMENTATION)
    
    我回答 : 我這個真的沒想過,不過這個也不是我原本想要做的專題,就是在我還沒跟老師講之前老師     就說你做這個,我就先做了
    
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6. 我講完那句話,全場驚呼,真的不誇張,全場驚呼.呂教授就問說,那你原本想要做的是什麼?

   我回答是GAN , Generative adversarial networks,生成對抗網路,我當時還沒有想好要用
   GAN來做什麼,所以就先做AE的專題了.
   
   呂教授接著問 : 那你現在有什麼想法嗎?用GAN做?
   
   我說目前也還沒,或許教授可以讓我講一下我聽說過用GAN做過的一個我認為蠻厲害的應用
   
   呂教授說好
   
   我就說GAN就是用來創造一些新的事物,我曾經聽說過NVIDIA曾經在自駕車領域用過GAN來產生訓練
   資料.它們說目前自駕車的視覺資料很多,可是大部分都屬於白天的訓練資料,屬於夜晚的訓練資料很
   少,於是他們就利用GAN來產生很多夜晚的訓練資料.當然我研究所目標可能做不到NVIDIA這麼厲害的    應用,不過這可以是一個參考的方向.
  
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7. 整場面試最尬的一刻來了,王教授說你剛剛說要做GAN,我覺得對你來講太難了.你看你現在訓練MODEL有OVERFITTING的問題,所以我認為你AI只會半招,你同意嗎?

    我超傻眼,想說這是什麼判斷標準,我就蛤了一聲
    
    他就繼續說,等你MODEL訓練好你才算會全招,所以你現在只會半招,可以吧?
    
    他又說所以你現在只會半招不要想去做GAN,你做不來
    
    我感覺全場尬了一下
    
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8. 呂教授好像有點在安慰我的感覺說道:你知道AE其實跟GAN是同一種類的東西,都是屬於adversarial 類的網路架構,所以你現在也算是在學用基礎的類型

10. CY說同學那個我們時間已經超過了,我就走上前把我的資料拿回來.CY說我原本要問你MSE是什麼,王教授直接說我看他也不會.... 我就說就是將自己減去平均然後平方最後加起來=,CY說你確定不用開根號嗎? 我感覺你剛剛講的是RMSE , 我回答我剛剛沒有說要開根號 ,CY 說所以有人在用MSE? 我跟他說TEMSORFLOW 的 LOSS 裡面有提供MSE的函式
   
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約15分鐘的面試就這樣結束了

結論 : 專題沒問到比較細節的地方(像是DHASH/OTSU等等)，英文很簡單

一面完我就覺得涼了,聽朋友說有講專題都跟我一樣被針對,沒講專題的就聊聊社團工作

系內沒成績真的不要推><

結果 : 連備取都沒有哈哈哈哈哈哈 
沒差拉 我要北漂了 感謝昭宏老師


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