本文是一位算法工程师在经历了30多场计算机视觉(CV)面试后,总结的关于深度学习和算法的常见面试问题合集。主要涵盖了优化算法、梯度下降法及其变种、以及如何避免陷入局部最优的问题。
深度学习是现代人工智能领域的核心组成部分,特别是在计算机视觉任务中,如语义分割和目标检测。面试中,优化算法是常见的讨论点,因为它们对于模型的训练效率和性能至关重要。一阶优化方法包括随机梯度下降(SGD)、带动量的SGD、Nesterov动量、AdaGrad、RMSProp、Adam和Nadam。这些方法通过不同的方式调整学习率和考虑梯度的历史信息,以改进SGD的基本算法。
二阶优化方法,如牛顿法、拟牛顿法(如BFGS和L-BFGS)以及共轭梯度法,利用目标函数的二阶导数信息,通常提供更快的收敛速度,但计算成本较高。在实际应用中,自适应优化算法,如Adagrad、RMSProp和Adam,由于其自动调整学习率的能力,往往更受欢迎。
梯度下降法是寻找损失函数最小值的基本工具。它基于梯度(函数变化最快的方向)来更新参数,以逐渐减小损失。在批量梯度下降(BGD)中,所有样本都被用来计算梯度,这可以实现并行计算,但更新速度较慢。相反,随机梯度下降(SGD)每次仅使用一个样本,这使得训练更快,但可能导致收敛路径不一致。Mini-batch gradient descent介于两者之间,平衡了速度和稳定性。为了防止陷入局部最优,可以尝试不同的优化器,调整学习率,或者使用正则化技术。
局部最优是梯度下降法的一个挑战,尤其是当损失函数有多个局部极小值时。动量项(如SGD带动量和Nesterov动量)可以帮助跳出局部最优,因为它引入了惯性,使得更新过程能够在梯度方向上持续移动。RMSProp和Adam等自适应学习率方法也可以帮助避免过早收敛到局部最优,因为它们考虑了过去梯度的平方,动态调整学习率。
面试中,面试者可能被要求解释不同优化器之间的差异,以及在特定场景下应选择哪种优化器。例如,Adam因其在多种任务上的表现而广泛使用,但它可能在某些情况下导致训练不稳定。理解这些优化算法的原理和应用场景,对于深度学习工程师来说是非常重要的。此外,面试者还应该熟悉如何调整超参数,如学习率和动量,以优化模型的训练过程。