深度学习常面试的知识点

深度学习是机器学习的一个分支，近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著进步。面试中可能会涉及以下几个核心知识点：

1. **神经网络基础**：包括深度神经网络（DNN）的工作原理，如前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的区别，以及它们在图像分类、语音识别中的应用。

2. **激活函数**：如ReLU、sigmoid、tanh等的作用，它们如何影响网络的非线性表示能力。

3. **损失函数和优化器**：如交叉熵损失、均方误差，梯度下降、Adam优化算法等的解释和选择依据。

4. **反向传播**：理解这个过程如何更新网络权重，以及批量梯度下降、随机梯度下降的异同。

5. **深度学习架构**：比如Transformer模型在自然语言处理中的地位，及其自注意力机制。

6. **超参数调整**：学习率衰减策略、早停法、正则化（L1、L2）等防止过拟合的方法。

7. **深度学习应用案例**：例如推荐系统、强化学习、计算机视觉任务（物体检测、分割、识别）等的实际应用。

8. **深度学习库的理解**：如TensorFlow、PyTorch的使用，数据预处理、模型构建、训练流程等。