C++、Python面试精华：机器学习与CV面试常见问题解析

在IT行业的面试中，C++、Python、机器学习和计算机视觉(CV)是热门话题。以下是一些关键知识点的概括： 1. **非线性激活函数**：ReLU (Rectified Linear Unit) 和 Sigmoid 函数在机器学习中的对比突出。ReLU 的优点在于其线性性质和稀疏性，它符合神经元工作稀疏性的理论，有助于提高学习精度和特征提取效率，避免了梯度消失的问题。相比之下，Sigmoid 在两侧导数接近0，可能导致梯度弥散。ReLU 的计算简单性使其在深度学习中广泛应用。 2. **AlexNet**：AlexNet 是一个里程碑式的深度学习模型，包含5个卷积层和2个全连接层，采用分组卷积技术来应对硬件限制。分组卷积允许在多个GPU上并行处理，降低计算量，这种思想影响了后续的模型设计，如ResNext、MobileNet和ShuffleNet。 3. **VGG网络**：与AlexNet相比，VGG 提高了模型性能主要通过两个方面：一是使用小kernel替换大kernel，增加了非线性，二是深度增加，减少了参数数量，并保持细节信息。用2个3x3卷积代替1个5x5卷积可以简化模型，且具有多层非线性和参数数量控制的优势。 4. **L0、L1、L2正则化**：L0正则化鼓励模型参数的稀疏性，L1正则化则关注参数的绝对值之和，L2正则化关注参数的平方和的平方根。这三种正则化方法在不同的场景下各有优势：L0可以实现参数的硬剪枝，L1更利于特征选择，L2则提供平滑的优化效果，适用于防止过拟合。 5. **参数稀疏性的好处**：L1正则化的稀疏性有实际应用价值，它不仅可以减少模型复杂度，提高模型泛化能力，还能帮助理解模型内部哪些特征或参数更重要，有助于特征选择和解释模型决策。 面试时可能会针对这些知识点进行深入提问，例如要求候选人解释如何在实践中应用ReLU，或者讨论在不同项目中选择VGG、AlexNet或其他模型的理由。理解这些基础知识对于应聘者来说至关重要，它们展示了候选人在这些领域的专业素养和实践经验。