深度解析：面试必备！非线性激活、ReLU与权重初始化详解

在IT面试中，关于神经网络设计和理解的问题至关重要，特别是在深度学习领域。这份精心整理的文档涵盖了面试中常见的算法岗位问题，特别是关于非线性激活函数、ReLU函数的选择及其优势、以及权重初始化策略的讲解。 首先，面试者会被问及为什么引入非线性激活函数。这是因为在多层神经网络中，如果没有非线性函数，每层的输出都将保持与输入的线性关系，这使得网络无法模拟复杂的函数映射。非线性函数如Sigmoid或ReLU的引入，使得深层神经网络具备表达复杂函数的能力，区别于简单的感知机模型。ReLU的优势在于计算效率高，避免了sigmoid函数在反向传播时可能出现的梯度消失问题，同时也带来网络稀疏性，有助于减少过拟合。 ReLU激活函数的另一个关键特性是它不会导致所有神经元输出为0，这有助于保持神经元的活性和多样性。当神经元输出为0时，意味着这部分信息被“关闭”，使用ReLU激活则允许部分单元保持活跃状态，增强网络学习能力。 接下来是关于权重初始化的讨论。面试者可能会被问到为何全零初始化不可取，因为这会导致神经元之间的输出和梯度相同，丧失了网络的非对称性和学习多样性。相反，小随机数初始化是一种常见的策略，通过将权重设置为接近0但不等于0的小数值，打破神经元的对称性，使每个神经元在初始化阶段具有独立的行为。 一种常用的小随机数初始化方法是W=0.01*np.random.randn(D,H)，其中randn函数生成的随机数遵循零均值高斯分布。这种方式确保了权重向量的随机性，使得神经元在输入空间中的指向多样化。另外，考虑输入数据量增加时输出数据方差的变化，推荐使用1/sqrt(n)来校准权重向量的方差，以保持输出分布的稳定性和收敛性能。 面试者应准备充分地解释这些原理，包括非线性激活函数如何提升网络表现，ReLU如何处理梯度问题和稀疏性，以及不同权重初始化策略背后的原因和实际应用。掌握这些知识点对于在竞争激烈的算法岗位面试中脱颖而出至关重要。