深度学习面试必备：计算机视觉与神经网络解析

该资源是一份深度学习计算机视觉面试题目的集合，涵盖了多个互联网公司的常见问题，内容全面，旨在帮助面试者准备相关面试。题目涉及神经网络、激活函数、正则化技术、优化算法、模型调参、数据预处理、GPU的作用、不同类型的神经网络及其应用、损失函数等核心知识点。 1. **神经网络** - **激活函数**：不同的激活函数（如Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、Tanh）各有优缺点，ReLU因其简单且在大部分情况下避免了梯度消失而被广泛使用。 - **梯度消失与梯度爆炸**：梯度消失可能导致网络学习缓慢，梯度爆炸可能导致权重更新过大。解决方案包括使用残差连接、归一化技术等。 - **正则化技术**：包括L1、L2正则化，Dropout，批量归一化（BN）等，用于防止过拟合。 - **批量归一化**：BN通过规范化每一层的输入，加速训练过程，减少内部协变量漂移。 - **权值共享**：在卷积神经网络中，权值共享降低了模型复杂度，减少了参数数量。 2. **优化算法** - **Adam**：自适应学习率优化算法，结合了动量和矩估计，适应性地调整每个参数的学习率。 - **Momentum**：通过累积过去的梯度来加速梯度下降，有助于跳出局部最小值。 - **选择优化器**：Adam通常适用于大多数情况，而SGD在某些情况下可能更佳，尤其是在需要快速收敛或资源有限时。 3. **模型训练与调参** - **Batchsize和Epoch**：平衡这两者关系以达到最佳训练效果，大批次可能更快但可能导致过拟合，小批次可以提供更好的泛化能力。 - **学习率**：太大会导致权重更新剧烈，太小则训练慢。可以通过学习率衰减策略来调整。 - **L1正则化**：可以诱导稀疏解，但在深度学习中，L2正则化更常见，因为它确保权重不全变为0。 4. **数据预处理** - **中心化/零均值和归一化**：这些预处理方法可以帮助数据具有更好的数值范围，加速收敛并提高模型性能。 - **权重初始化**：合理的初始化可以避免梯度消失或梯度爆炸，如Xavier或He初始化。 5. **硬件需求** - **GPU**：由于深度学习计算涉及大量矩阵运算，GPU的并行处理能力使得训练深度学习模型更为高效。 6. **网络结构** - **FNN、RNN和CNN**：FNN适用于结构化的数据，RNN处理序列数据，CNN擅长图像识别。 - **卷积核设计**：奇数大小的卷积核可以保证中心像素有对称的视野，对于图像特征提取更有效。 7. **损失函数** - **Sigmoid和Softmax**：Sigmoid用于二分类，输出概率在0到1之间；Softmax用于多分类，输出类别的概率分布。 - **损失函数**：常见的有交叉熵损失、均方误差损失等，选择取决于任务类型。 8. **其他** - **微调模型**：在预训练模型基础上修改部分层以适应特定任务，通常只调整最后一层或几层。 - **鞍点问题**：非凸优化中的难点，不是局部最优解也不是全局最优解，梯度优化方法可能会被困在此处。 这份面试题集不仅涵盖了深度学习的基础概念，还涉及到实践中的技巧和策略，是准备深度学习计算机视觉面试的宝贵资料。