计算机保研科研经历——深度学习提问_深度学习答辩问题-程序员宅基地

技术标签: 推免踩坑  深度学习  pytorch  

因为简历里面有深度学习相关的项目,所以面试时被问了一些深度学习上的问题,这里列举出来,给后面的学弟学妹们提供参考。


1.什么是激活函数?激活函数的作用是什么?


2.什么是欠拟合和过拟合?如何解决?


3.什么是卷积?有什么作用?(图像中的卷积含义、信号处理中的含义)


4.什么是损失函数?常见损失函数有哪些?损失函数的作用?


5.BN层是什么?作用?


6.Bias和Virance的区别,Bias(偏差)和Virance(方差)解决方法


7.几种优化算法(sgd、momentum、rmsprop、Adam区别与联系)


8.什么是dropout?作用?


9.什么梯度?什么是梯度下降法?


10.讲一下ResNet残差结构,如何工作,为什么能够使得网络层数大幅增加?


11.DenceNet结构?和ResNet对比。


12.谈一下梯度消失和梯度爆炸,如何克服?


13.谈一下卷积层和全连接层?(对比)


14.池化层的作用


15.什么是端到端训练?


16.讲一下Inception块系列。

图像部分

1.什么是注意力机制?谈谈你的理解。(注意力机制和自注意力机制)


2.什么是反卷积?


3.什么是空洞卷积?


4.DeepLab系列有什么区别?各自有什么特点。


5.MobileNet系列特点。


6.讲一下DW卷积。


7.什么是空间金字塔?有什么作用?


8.什么是CRF?作用?

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