题库深度学习面试题型介绍及解析--第1期
机器学习深度学习面试问题汇总
机器学习深度学习面试问题汇总导读在面试之前，你会觉得自己什么都懂，但是真的开始面试了，你发现你自己什么都不懂！可怕的机器学习面试。
在面试之前，你会觉得自己什么都懂，但是真的开始面试了，你发现你自己什么都不懂！在过去的几个月里，我面试了很多公司的初级职位，涉及数据科学和机器学习。
在我攻读机器学习和计算机视觉硕士学位的最后几个月里，我都是在学校里学习，大部分之前的经验都是研究和学术方面的，但是我有8个月的时间处于早期创业阶段(与ML无关)。
我在创业阶段的这些角色包括数据科学、通用的机器学习和自然语言处理或计算机视觉相关的内容。
我面试过亚马逊、特斯拉、三星、优步、华为等大公司，也面试过很多初创公司，从初创阶段到资金雄厚的阶段的公司都有。
今天我将和大家分享我被问到的所有面试问题以及如何解决这些问题。
许多问题都是很常见的和预想的理论问题，但也有许多问题是很有创造性的。
我将简单地列出最常见的一些，因为网上有很多关于它们的资源，并深入探讨一些不太常见和棘手的。
我希望通过阅读这篇文章，你能在机器学习面试中取得好成绩，找到你梦想的工作！就让我们开始吧：偏差和方差之间的权衡是什么？什么是梯度下降？解释过拟合和欠拟合，以及如何与之对抗？你如何对抗维度灾难？什么是正则化，我们为什么要使用它，并给出一些常见方法的例子?解释主成分分析(PCA)？为什么在神经网络中ReLU比Sigmoid更好更常用？什么是数据归一化？我们为什么需要它？我觉得这个问题很重要。
数据归一化是一个非常重要的预处理步骤，用于对数值进行缩放以适应特定的范围，以确保在反向传播过程中更好地收敛。
一般来说，这可以归结为减去每个数据点的均值，再除以其标准差。
如果我们不这样做，那么一些特征(那些大幅值的特征)将在损失函数中得到更多的权重(如果一个高幅值的特征变化了1%，那么这个变化是相当大的，但是对于较小的特征，它是相当小的)。
数据归一化使得所有特征的权重相等。
关于unet的面试题目
关于unet的面试题目UNet是一种常用于图像分割任务的深度学习架构。
它由Ronneberger等人于2015年提出，基于全卷积网络（Fully Convolutional Network）的思想，通过编码器-解码器结构实现了高效而精确的图像分割。
在本文中，我们将回答与UNet相关的一些面试题目。
1. 请解释一下UNet的结构和工作原理。
UNet的结构可以分为编码器和解码器两个部分。
编码器由一系列卷积和池化操作组成，用于提取图像的低级特征。
解码器通过上采样和卷积操作将编码器的特征图逐渐恢复到原始图像的尺寸，同时进行特征融合，以实现精细的分割结果。
此外，UNet还引入了跳跃连接（skip connections），将编码器的特征图与解码器的特征图进行连接，以帮助解码器捕捉更多的上下文信息。
工作原理如下：首先，输入图像经过编码器进行特征提取，生成一系列的特征图。
然后，特征图通过解码器逐步恢复到原始图像的尺寸，同时与相应的编码器特征图进行融合。
最后，通过输出层进行分类，得到每个像素点属于前景或背景的概率。
整个网络通过反向传播来学习参数，使得输出的分割结果与真实标签尽可能地接近。
2. 为什么UNet在图像分割任务中表现出色？UNet在图像分割任务中表现出色的原因有以下几点：首先，UNet采用了编码器-解码器的结构，可以充分利用深度学习的表征学习能力。
编码器部分通过多层的卷积和池化操作逐渐提取图像的特征，使得解码器能够从不同尺度的特征中恢复出精细的分割结果。
其次，UNet引入了跳跃连接，使得解码器能够融合不同层次的特征信息。
这样一来，解码器可以利用编码器中更底层的特征图来获取更多的上下文信息，从而提升分割的准确性。
此外，UNet的网络结构简单而高效，参数量相对较少，适合用于处理小样本的图像分割任务。
这一特点使得UNet在医学图像分割等领域得到广泛应用，尤其在数据集有限的情况下，仍能取得良好的分割效果。
最后，UNet的网络结构易于扩展和改进。
AI面试必备深度学习100问1-50题答案解析
AI⾯试必备深度学习100问1-50题答案解析1、梯度下降算法的正确步骤，（正确步骤dcaeb）（梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极⼩值），这⾥的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程：⽹络初始化-输⼊to输出-期望输出与实际差值-根据误差计算更新权值-迭代进⾏。
a.计算预测值和真实值之间的误差；b.重复迭代，直⾄得到⽹络权重的最佳值；c.把输⼊传⼊⽹络，得到输出值；d.⽤随机值初始化权重和偏差；e.对每⼀个产⽣误差的神经元，调整相应的（权重）值以减⼩误差。
2、已知：⼤脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经⽹络是对⼤脑的简单的数学表达。
每⼀个神经元都有输⼊、处理函数和输出。
神经元组合起来形成了⽹络，可以拟合任何函数。
为了得到最佳的神经⽹络，我们⽤梯度下降⽅法不断更新模型。
给定上述关于神经⽹络的描述，什么情况下神经⽹络模型被称为深度学习模型？（正确是A）A.加⼊更多层，使神经⽹络的深度增加；B.有维度更⾼的数据；C.当这是⼀个图形识别的问题时；D.以上都不正确神经⽹络理论上说是仿照⽣物神经学⼀层层迭代处理结构（⽣物学认为视觉系统是层级结构），层层抽象与迭代，多少层算深层结构没有硬性的规定，⼀般要超过2层。
3、训练CNN时，可以对输⼊进⾏旋转、平移、缩放等预处理提⾼模型泛化能⼒。
这么说是对，还是不对？（正确答案：对）扩充数据是提⾼泛化能⼒常⽤的⽅式，对数据的平移、旋转等是对CNN训练数据的扩充的操作⽅式。
4、下⾯哪项操作能实现跟神经⽹络中Dropout的类似效果？A.BoostingB.BaggingC.StackingD.Mapping（正确：B）典型的神经⽹络其训练流程是将输⼊通过⽹络进⾏正向传导，然后将误差进⾏反向传播，Dropout就是针对这⼀过程之中，随机地删除隐藏层的部分单元，进⾏上述过程。
步骤为：1）随机删除⽹络中的⼀些隐藏神经元，保持输⼊输出神经元不变；2）将输⼊通过修改后的⽹络进⾏前向传播，然后将误差通过修改后的⽹络进⾏反向传播；3）对于另外⼀批的训练样本，重复上述操作。
深度学习（一）-------算法岗面试题
深度学习（⼀）-------算法岗⾯试题● BatchNormalization的作⽤参考回答：神经⽹络在训练的时候随着⽹络层数的加深,激活函数的输⼊值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从⽽导致在反向传播时低层的神经⽹络的梯度消失。
⽽Batch Normalization的作⽤是通过规范化的⼿段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输⼊值落在激活函数对输⼊⽐较敏感的区域,从⽽使梯度变⼤,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问题。
●梯度消失参考回答：在神经⽹络中，当前⾯隐藏层的学习速率低于后⾯隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数⽬的增加，分类准确率反⽽下降了。
这种现象叫做消失的梯度问题。
●循环神经⽹络，为什么好?参考回答：循环神经⽹络模型（RNN）是⼀种节点定向连接成环的⼈⼯神经⽹络，是⼀种反馈神经⽹络，RNN利⽤内部的记忆来处理任意时序的输⼊序列，并且在其处理单元之间既有内部的反馈连接⼜有前馈连接，这使得RNN可以更加容易处理不分段的⽂本等。
●什么是Group Convolution参考回答：若卷积神将⽹络的上⼀层有N个卷积核,则对应的通道数也为N。
设群数⽬为M,在进⾏卷积操作的时候,将通道分成M份,每个group对应N/M个通道,然后每个group卷积完成后输出叠在⼀起,作为当前层的输出通道。
●什么是RNN参考回答：⼀个序列当前的输出与前⾯的输出也有关,在RNN⽹络结构中中,隐藏层的输⼊不仅包括输⼊层的输出还包含上⼀时刻隐藏层的输出,⽹络会对之前的信息进⾏记忆并应⽤于当前的输⼊计算中。
●训练过程中,若⼀个模型不收敛,那么是否说明这个模型⽆效?导致模型不收敛的原因有哪些?参考回答：并不能说明这个模型⽆效,导致模型不收敛的原因可能有数据分类的标注不准确,样本的信息量太⼤导致模型不⾜以fit整个样本空间。
学习率设置的太⼤容易产⽣震荡,太⼩会导致不收敛。
可能复杂的分类任务⽤了简单的模型。
公司深度学习面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与概念1. 什么是深度学习？- 深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建和训练深层神经网络模型来模拟人脑处理信息的方式，从而实现复杂模式识别和预测。
2. 什么是神经网络？- 神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，由相互连接的神经元组成，通过调整连接权重来学习和存储信息。
3. 请简述神经网络的三个主要组成部分。
- 输入层、隐藏层和输出层。
4. 什么是激活函数？- 激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数，它可以将线性组合的输出映射到非线性的范围，从而增加模型的表达能力。
5. 常见的激活函数有哪些？请分别说明其特点和适用场景。
- Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU等。
Sigmoid和Tanh适用于回归问题，ReLU和Leaky ReLU适用于分类问题。
6. 什么是梯度下降法？- 梯度下降法是一种优化算法，用于调整神经网络中连接权重，以最小化损失函数。
7. 什么是反向传播算法？- 反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的应用，通过计算损失函数对网络权重的梯度，来更新网络权重。
8. 什么是过拟合和欠拟合？- 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现不佳，即模型对训练数据过于敏感。
欠拟合是指模型在训练数据上表现不佳，即模型对训练数据不够敏感。
二、模型架构与设计9. 什么是卷积神经网络（CNN）？- CNN是一种用于处理图像数据的神经网络，通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征。
10. 请简述CNN的三个主要层及其作用。
- 卷积层：提取图像特征；池化层：降低特征的空间分辨率；全连接层：进行分类或回归。
11. 什么是循环神经网络（RNN）？- RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，能够处理时序信息。
12. 请简述RNN的三个主要组成部分及其作用。
- 输入层：接收序列数据；隐藏层：存储序列信息；输出层：生成序列输出。
13. 什么是长短期记忆网络（LSTM）？- LSTM是一种特殊的RNN，能够学习长期依赖关系。
深度学习面试题
深度学习⾯试题1.列举常见的⼀些范数及其应⽤场景，如L0，L1，L2，L∞，Frobenius范数答：p39-p40 ;还有p230-p236有regularization的应⽤2.简单介绍⼀下贝叶斯概率与频率派概率，以及在统计中对于真实参数的假设。
答：p553.概率密度的万能近似器答：p67：3.10上⾯那⼀段4.简单介绍⼀下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应⽤场景答：sigmoid和softplus在p67页;全部的在p193-p1975.Jacobian，Hessian矩阵及其在深度学习中的重要性答：p86-p926.KL散度在信息论中度量的是那个直观量答：p747.数值计算中的计算上溢与下溢问题，如softmax中的处理⽅式答：p80-p818.与矩阵的特征值相关联的条件数(病态条件)指什么，与梯度爆炸与梯度弥散的关系答：p82;9.在基于梯度的优化问题中，如何判断⼀个梯度为0的零界点为局部极⼤值/全局极⼩值还是鞍点，Hessian矩阵的条件数与梯度下降法的关系10.KTT⽅法与约束优化问题，活跃约束的定义答：p93-p9511.模型容量，表⽰容量，有效容量，最优容量概念答：p111;p113;p114;p11512.正则化中的权重衰减与加⼊先验知识在某些条件下的等价性答：p119;p13813.⾼斯分布的⼴泛应⽤的缘由答：p63-p6414.最⼤似然估计中最⼩化KL散度与最⼩化分布之间的交叉熵的关系答：p13215.在线性回归问题，具有⾼斯先验权重的MAP贝叶斯推断与权重衰减的关系，与正则化的关系答:p138-p13916.稀疏表⽰，低维表⽰，独⽴表⽰答：p14717.列举⼀些⽆法基于地图(梯度?)的优化来最⼩化的代价函数及其具有的特点答：p155 最顶⼀段18.在深度神经⽹络中，引⼊了隐藏层，放弃了训练问题的凸性，其意义何在答：p191-19219.函数在某个区间的饱和与平滑性对基于梯度的学习的影响答：p16020.梯度爆炸的⼀些解决办法答：p30221.MLP的万能近似性质答：p19822.在前馈⽹络中，深度与宽度的关系及表⽰能⼒的差异答：p200-p20123.为什么交叉熵损失可以提⾼具有sigmoid和softmax输出的模型的性能，⽽使⽤均⽅误差损失则会存在很多问题。
深度学习面试题
深度学习面试题深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，近年来备受关注。
深度学习的发展促进了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等各个领域的快速发展。
对于那些想要从事深度学习工作的人来说，经常需要参加面试。
本文将介绍一些常见的深度学习面试题，并为大家提供参考答案。
一、基础知识1. 什么是深度学习？深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人类大脑神经网络的工作原理来解决复杂问题。
它通过多层神经网络来提取和学习数据中的高级抽象特征，以实现对数据的高效分类和预测。
2. 请解释神经网络中的前向传播和反向传播。
前向传播是指从输入层到输出层的信号传递过程，每个神经元将收到上一层神经元输出的信号，并将其加权后传递给下一层。
反向传播是指根据神经网络对输入数据的预测结果与真实结果之间的误差，通过调整网络中的权重和偏置来优化训练过程。
3. 请解释损失函数和优化算法。
损失函数是衡量模型预测结果与实际结果之间差异的一种度量指标，常见的损失函数包括平方损失函数、交叉熵损失函数等。
优化算法是通过调整网络中的参数来最小化损失函数的方法，常见的优化算法包括梯度下降法、动量法、Adam算法等。
4. 请解释卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。
卷积神经网络是一种专门用于处理图像和视频等二维数据的深度学习模型。
它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，再通过全连接层进行分类或预测。
卷积层可以通过滑动窗口的方式提取局部特征，池化层可以将图像尺寸进行缩小，有效减少参数数量。
5. 请介绍一下循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
循环神经网络是一种递归结构的深度学习模型，主要用于处理序列数据，如自然语言处理、语音识别等任务。
RNN通过将当前时刻的输入与上一时刻的隐状态进行联合处理，实现对序列数据的信息记忆和依赖建模。
二、实战能力1. 请列举一些常用的深度学习框架。
常用的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。
深度学习框架高级研发工程师岗位面试题及答案(经典版)
深度学习框架高级研发工程师岗位面试题及答案1.请简要介绍您的背景与经验。
答：我持有计算机科学硕士学位，并在过去五年内一直从事深度学习框架研发。
我曾参与开发了一个基于TensorFlow的自然语言处理库，实现了文本分类、命名实体识别等功能，同时也优化了模型训练效率。
2.请分享一个您在深度学习框架研发中遇到的具体挑战，并描述您是如何解决的。
答：在优化计算图构建过程中，遇到过多次重复计算的问题，影响了性能。
我采用了计算图剪枝技术，识别出重复计算的节点并进行共享，从而减少了计算量，提高了框架的效率。
3.请详细解释动态图与静态图的区别，以及它们在深度学习框架中的应用。
答：动态图在每次执行时都构建计算图，适用于开发过程中的迭代与调试。
静态图在编译前就构建计算图，用于优化和部署阶段。
例如，PyTorch使用动态图便于快速试验新想法，而TensorFlow 的静态图在生产环境中更高效。
4.当需要在框架中添加新的优化器或损失函数时，您会如何设计与实现？答：首先，我会分析优化器或损失函数的特点和数学公式。
然后，在框架中创建相应的类或模块，并在反向传播中实现梯度计算。
我会确保新组件与现有的框架接口无缝衔接，并进行单元测试以验证正确性。
5.在分布式训练中，如何处理数据并行和模型并行？请给出一个实际的案例。
答：数据并行指不同设备处理不同数据样本，模型并行指不同设备处理模型的不同部分。
例如，在分布式训练中，每个设备可以负责一批数据的训练，同时模型的不同层可以分配到不同设备上进行计算，从而加速训练过程。
6.解释一下自动微分是什么，并说明它在深度学习中的作用。
答：自动微分是一种计算导数的技术，它能够自动计算复杂函数的导数，包括复合函数、参数化函数等。
在深度学习中，自动微分使得反向传播成为可能，通过计算损失函数对模型参数的导数，从而进行参数更新和优化。
7.在深度学习框架中，什么是权重共享？请提供一个应用场景。
答：权重共享是指在不同部分的网络层之间共享相同的权重参数。
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N 中术语解释
CNN 网络的主要参数有下面这么几个：
•卷积核 Kernal（在 Tensorflow 中称为 filter）；
•填充 Padding；
•滑动步长 Strides；
•池化核 Kernal（在 Tensorflow 中称为 filter）；
•通道数 Channels。
2.卷积输出大小计算
1.图片经卷积后输入大小计算公示如下：N = (W − F + 2P )/S+1
•输入图片大小W×W
•Filter 大小F×F
•步长 S
•padding 的像素数 P
输出通道数 = 卷积核 / 池化核数量
2. 反卷积得到的图片大小计算方式：反卷积的大小是由卷积核大小与滑动步长决定， in 是输入大小， k 是卷积核大小， s 是滑动步长， out 是输出大小。
得到 out = (in - 1) * s + k 例如输入：2x2，卷积核：4x4，滑动步长：3，输出：7x7 ，其计算过程就是， (2 - 1) * 3 + 4 = 7
3. 池化得到的特征图大小计算方式：W=(W-F)/S+1，池化层一般不填充像素 (VALID)
卷积向下取整，池化向上取整。
卷积层一般填充像素 (SAME)，池化层一般不填充像素(VALID)？注意：stride 为 1 的时候，当 kernel 为 3 padding 为 1 或者 kernel 为 5 padding 为 2，这种情况可直接得出卷积前后尺寸不变。
3.优化算法理解
Adam、AdaGrad、RMSProp 优化算法具有自适应性
4.深度特征的层次性
卷积操作可获取图像区域不同类型特征，而汇合等操作可对这些特征进行融合和抽象，随着若干卷积、汇合等操作的堆叠，各层得到的深度特征逐渐从泛化特征（如边缘、纹理等）过渡到高层语义表示（躯干、头部等模式）。
5.什么样的数据集不适合深度学习
•数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。
数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。
图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。
对于没有这样的局部相关性的数据集，不适于使用深度学习算法进行处理。
举个例子：预测一个人的健康状况，相关的参数会有年龄、职业、收入、家庭状况等各种元素，将这些元素打乱，并不会影响相关的结果。