深度学习面试必备：神经网络、梯度问题与解决策略

"这篇面试笔记主要涵盖了人工智能算法岗位中与机器学习和深度学习相关的面试问题，包括神经网络的基础、梯度问题、激活函数以及解决过度拟合的方法，并提及了卷积神经网络的思想和滤波器尺寸的选择。" 深度学习是人工智能领域的一个关键组成部分，它在诸如图像识别、自然语言处理等任务中展现出强大的能力。面试中，候选人需要对深度学习的基本概念有深入理解。例如，后向传播（BP）是神经网络训练的核心，它利用链式法则计算损失函数关于权重的梯度，以便通过梯度下降法更新权重。在初始化权重时，避免全零初始值是为了防止对称失效，确保网络的非线性特性。 梯度消失和梯度爆炸是深度学习中的两个常见问题。梯度消失通常是由于使用了如sigmoid或tanh这类在饱和区导数接近于零的激活函数，导致深层网络的梯度逐层减小。相比之下，梯度爆炸则发生在权重过大或激活函数在非饱和区时，可能导致模型不稳定。为缓解这些问题，可以采用ReLU、Leaky ReLU等具有更平坦导数特性的激活函数，或者使用批量归一化（Batch Normalization）。 解决过度拟合（overfitting）是机器学习中一个重要的课题。面试中可能会提到的技术包括dropout、正则化（L1或L2）以及批量归一化。Dropout在训练过程中随机关闭一部分神经元，以增加模型的泛化能力。批量归一化通过对特征进行标准化，有助于加速训练并减少内部协变量漂移，同时也可以防止过拟合。 在卷积神经网络（CNN）部分，面试可能会涉及到其基本思想——局部连接和参数共享，这有助于减少模型复杂性和提高效率。滤波器（filter）的大小选择会影响特征提取的效果，通常奇数尺寸的滤波器（如1x1, 3x3, 5x5）更常见，因为它们能够更好地捕获图像的局部特征。通过使用多个不同尺寸和数量的滤波器，CNN可以学习到图像的多种层次特征。 面试者需要对这些核心概念有深入的理解，并能够应用到实际问题中，以展示其在人工智能算法领域的专业素养。对于准备这个岗位的面试者来说，熟练掌握这些知识点是至关重要的。