当前位置：文档之家 › 题库深度学习面试题型介绍及解析--第4期

题库深度学习面试题型介绍及解析--第4期

  • 格式：doc
  • 大小：43.50 KB
  • 文档页数：7

1.循环神经网络理解

循环神经网络（recurrent neural network, RNN）,

主要应用在语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等问题上。

在经典应用中，卷积神经网络在不同的空间位置共享参数，循环神经网络是在不同的时间位置共享参数，从而能够使用有限的参数处理任意长度的序列。 RNN

可以看做作是同一神经网络结构在时间序列上被复制多次的结果，这个被复制多次的结构称为循环体，如何设计循环体的网络结构是 RNN

解决实际问题的关键。 RNN 的输入有两个部分，一部分为上一时刻的状态，另一部分为当前时刻的输入样本。

2.神经网络的压缩方法

•低秩近似

•剪枝与稀疏约束

•参数量化

•二值网络

•知识蒸馏

•紧凑的网络结构

我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型

（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。

按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分。

• 前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、紧凑的模型结构涉及以及滤波器（filter）层面的剪枝等；

• 后端压缩，是指包括低秩近似、未加限制的剪枝、参数量化

以及二值网络等，目标在于尽可能减少模型大小，会对原始网络结构造成极大程度的改造。

总结：前端压缩几乎不改变原有网络结构（仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数），后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变，造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络，其维护成本很高。

3.什么是梯度消失和爆炸，什么原因造成了梯度消失和梯度爆炸，怎么解决？

•梯度消失是指在深度学习训练的过程中，梯度随着链式求导逐层传递逐层减小，最后趋近于 0，导致对某些层的训练失效；

•梯度爆炸与梯度消失相反，梯度随着链式求导逐层传递逐层增大，最后趋于无穷，导致某些层无法收敛；

在反向传播过程中需要对激活 han 函数进行求导，如果导数大于

1，那么随着网络层数的增加，梯度更新将会朝着指数爆炸的方式

增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于 1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。

出现梯度消失和梯度爆炸的问题主要是因为参数初始化不当以及激活函数选择不当造成的。其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。当训练较多层数的模型时，一般会出现梯度消失问题（gradient

vanishing

problem）和梯度爆炸问题（gradient exploding problem）。注意在反向传播中，当网络模型层数较多时，梯度消失和梯度爆炸是不可避免的。

深度神经网络中的梯度不稳定性，根本原因在于前面层上的梯度是来自于后面层上梯度的乘积。当存在过多的层次时，就出现了内在本质上的不稳定场景。前面的层比后面的层梯度变化更小，故变化更慢，故引起了梯度消失问题。前面层比后面层梯度变化更快，故引起梯度爆炸问题。

解决梯度消失和梯度爆炸问题，常用的有以下几个方案：

•预训练模型 + 微调

•梯度剪切 + 正则化

•relu、leakrelu、elu 等激活函数

•BN 批归一化

•CNN 中的残差结构

•LSTM 结构

4.训练过程中模型不收敛，是否说明这个模型无效，致模型不收敛的原因有哪些？

不一定。导致模型不收敛的原因有很多种可能，常见的有以下几种：

•没有对数据做归一化。

•没有检查过你的结果。这里的结果包括预处理结果和最终的训练测试结果。

•忘了做数据预处理。

•忘了使用正则化。

•Batch Size 设的太大。

•学习率设的不对。

•最后一层的激活函数用的不对。

•网络存在坏梯度。比如 Relu 对负值的梯度为 0，反向传播时，0 梯度就是不传播。

•参数初始化错误。

•网络太深。隐藏层神经元数量错误。

5.简单描述过拟合与欠拟合

1. 欠拟合指模型不能在训练集上获得足够低的训练误差；

2.

过拟合指模型的训练误差与测试误差（泛化误差）之间差距过大；

反映在评价指标上，就是模型在训练集上表现良好，但是在测试集和新数据上

3.

表现一般（泛化能力差）；

6.降低过拟合风险的方法

•数据增强

• 图像：平移、旋转、缩放

• 利用生成对抗网络（GAN）生成新数据

• NLP：利用机器翻译生成新数据

•降低模型复杂度

• 神经网络：减少网络层、神经元个数

• 决策树：降低树的深度、剪枝

•权值约束（添加正则化项）

• L1 正则化

• L2 正则化

•集成学习

• 神经网络：Dropout

• 决策树：随机森林、GBDT

•提前终止

注：所有为了减少测试误差的策略统称为正则化方法，这些方法可能会以增大训练误差为代价。

7.降低欠拟合风险的方法

•加入新的特征

• 交叉特征、多项式特征、...

• 深度学习：因子分解机、Deep-Crossing、自编码器

•增加模型复杂度

• 线性模型：添加高次项

• 神经网络：增加网络层数、神经元个数

•减小正则化项的系数

• 添加正则化项是为了限制模型的学习能力，减小正则化项的系数则可以放宽这个限制

• 模型通常更倾向于更大的权重，更大的权重可以使模型更好的拟合数据

合集下载

机器学习深度学习面试问题汇总

机器学习深度学习面试问题汇总

机器学习深度学习面试问题汇总

导读

在面试之前，你会觉得自己什么都懂，但是真的开始面试了，你发现你自己什么都不懂！

可怕的机器学习面试。在面试之前，你会觉得自己什么都懂，但是真的开始面试了，你发现你自己什么都不懂！

在过去的几个月里，我面试了很多公司的初级职位，涉及数据科学和机器学习。在我攻读机器学习和计算机视觉硕士学位的最后几个月里，我都是在学校里学习，大部分之前的经验都是研究和学术方面的，但是我有8个月的时间处于早期创业阶段(与ML无关)。我在创业阶段的这些角色包括数据科学、通用的机器学习和自然语言处理或计算机视觉相关的内容。我面试过亚马逊、特斯拉、三星、优步、华为等大公司，也面试过很多初创公司，从初创阶段到资金雄厚的阶段的公司都有。

今天我将和大家分享我被问到的所有面试问题以及如何解决这些问题。许多问题都是很常见的和预想的理论问题，但也有许多问题是很有创造性的。我将简单地列出最常见的一些，因为网上有很多关于它们的资源，并深入探讨一些不太常见和棘手的。我希望通过阅读这篇文章，你能在机器学习面试中取得好成绩，找到你梦想的工作！

就让我们开始吧： 偏差和方差之间的权衡是什么？

什么是梯度下降？

解释过拟合和欠拟合，以及如何与之对抗？

你如何对抗维度灾难？

什么是正则化，我们为什么要使用它，并给出一些常见方法的例子?

解释主成分分析(PCA)？

为什么在神经网络中ReLU比Sigmoid更好更常用？

什么是数据归一化？我们为什么需要它？

我觉得这个问题很重要。数据归一化是一个非常重要的预处理步骤，用于对数值进行缩放以适应特定的范围，以确保在反向传播过程中更好地收敛。一般来说，这可以归结为减去每个数据点的均值，再除以其标准差。如果我们不这样做，那么一些特征(那些大幅值的特征)将在损失函数中得到更多的权重(如果一个高幅值的特征变化了1%，那么这个变化是相当大的，但是对于较小的特征，它是相当小的)。数据归一化使得所有特征的权重相等。

模型面试题目(3篇)

模型面试题目(3篇)

第1篇

一、基础知识

1. 简述深度学习的定义及其与传统机器学习的区别。

2. 解释什么是卷积神经网络（CNN），并举例说明其在图像识别领域的应用。

3. 简述循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的区别，并说明LSTM在处理长序列数据时的优势。

4. 解释什么是生成对抗网络（GAN），并举例说明其在图像生成、图像修复等领域的应用。

5. 简述强化学习的基本概念，并举例说明其在智能决策、自动驾驶等领域的应用。

6. 解释什么是迁移学习，并举例说明其在不同领域中的应用。

7. 简述自然语言处理（NLP）的基本任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

8. 解释什么是预训练语言模型（PLM），并举例说明其在NLP领域的应用。

9. 简述注意力机制（Attention Mechanism）的基本原理，并举例说明其在Transformer模型中的应用。

10. 解释什么是自编码器（Autoencoder），并举例说明其在图像压缩、特征提取等领域的应用。

二、模型架构

1. 简述CNN在图像识别领域的经典架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等。

2. 解释Transformer模型的基本原理，并说明其在自然语言处理领域的应用。

3. 简述RNN、LSTM和GRU在处理长序列数据时的区别。

4. 解释GAN的架构，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。

5. 简述生成对抗网络（CycleGAN）的原理，并举例说明其在图像修复、风格迁移等领域的应用。

6. 解释变分自编码器（VAE）的原理，并说明其在图像生成、特征提取等领域的应用。 7. 简述强化学习中的Q-learning、SARSA和Deep Q-Network（DQN）算法。

8. 解释图神经网络（GNN）的基本原理，并举例说明其在知识图谱、推荐系统等领域的应用。

9. 简述基于注意力机制的序列到序列（Seq2Seq）模型，如Neural Machine

题库机器学习专项面试题型介绍及解析--第4期

题库机器学习专项面试题型介绍及解析--第4期

1.决策树如何剪枝？

决策树的剪枝基本策略有 预剪枝 (Pre-Pruning) 和 后剪枝 (Post-Pruning)。

•预剪枝：其中的核心思想就是，在每一次实际对结点进行进一步划分之前，先采用验证集的数据来验证如果划分是否能提高划分的准确性。如果不能，就把结点标记为叶结点并退出进一步划分；如果可以就继续递归生成节点。

•后剪枝：后剪枝则是先从训练集生成一颗完整的决策树，然后自底向上地对非叶结点进行考察，若将该结点对应的子树替换为叶结点能带来泛化性能提升，则将该子树替换为叶结点。

2.线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣？

线性和非线性是针对模型参数和输入特征来讲的；比如输入x，模型y=ax+ax^2 那么就是非线性模型，如果输入是x和X^2则模型是线性的。

•线性分类器可解释性好，计算复杂度较低，不足之处是模型的拟合效果相对弱些。

LR,贝叶斯分类，单层感知机、线性回归

•非线性分类器效果拟合能力较强，不足之处是数据量不足容易过拟合、计算复杂度高、可解释性不好。

决策树、RF、GBDT、多层感知机

SVM两种都有（看线性核还是高斯核）

3.逻辑回归常用的优化方法有哪些？

一阶方法：

梯度下降、随机梯度下降、mini 随机梯度下降降法。随机梯度下降不但速度上比原始梯度下降要快，局部最优化问题时可以一定程度上抑制局部最优解的发生。

二阶方法：牛顿法、拟牛顿法：

这里详细说一下牛顿法的基本原理和牛顿法的应用方式。牛顿法其实就是通过切线与x轴的交点不断更新切线的位置，直到达到曲线与x轴的交点得到方程解。在实际应用中我们因为常常要求解凸优化问题，也就是要求解函数一阶导数为0的位置，而牛顿法恰好可以给这种问题提供解决方法。实际应用中牛顿法首先选择一个点作为起始点，并进行一次二阶泰勒展开得到导数为0的点进行一个更新，直到达到要求，这时牛顿法也就成了二阶求解问题，比一阶方法更快。我们常常看到的x通常为一个多维向量，这也就引出了Hessian矩阵的概念（就是x的二阶导数矩阵）。

深度学习面试题

深度学习面试题

深度学习面试题

深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，近年来备受关注。深度学习的发展促进了计算机视觉、自然语言处理、语音识别等各个领域的快速发展。对于那些想要从事深度学习工作的人来说，经常需要参加面试。本文将介绍一些常见的深度学习面试题，并为大家提供参考答案。

一、基础知识

1. 什么是深度学习？

深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人类大脑神经网络的工作原理来解决复杂问题。它通过多层神经网络来提取和学习数据中的高级抽象特征，以实现对数据的高效分类和预测。

2. 请解释神经网络中的前向传播和反向传播。

前向传播是指从输入层到输出层的信号传递过程，每个神经元将收到上一层神经元输出的信号，并将其加权后传递给下一层。反向传播是指根据神经网络对输入数据的预测结果与真实结果之间的误差，通过调整网络中的权重和偏置来优化训练过程。

3. 请解释损失函数和优化算法。

损失函数是衡量模型预测结果与实际结果之间差异的一种度量指标，常见的损失函数包括平方损失函数、交叉熵损失函数等。优化算法是通过调整网络中的参数来最小化损失函数的方法，常见的优化算法包括梯度下降法、动量法、Adam算法等。

4. 请解释卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。

卷积神经网络是一种专门用于处理图像和视频等二维数据的深度学习模型。它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，再通过全连接层进行分类或预测。卷积层可以通过滑动窗口的方式提取局部特征，池化层可以将图像尺寸进行缩小，有效减少参数数量。

5. 请介绍一下循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。

循环神经网络是一种递归结构的深度学习模型，主要用于处理序列数据，如自然语言处理、语音识别等任务。RNN通过将当前时刻的输入与上一时刻的隐状态进行联合处理，实现对序列数据的信息记忆和依赖建模。

二、实战能力

1. 请列举一些常用的深度学习框架。