十大深度学习面试问题和答案

尽管仍在不断发展，但深度学习已成为数据科学领域的一项突破性技术。 从谷歌的 DeepMind到自动驾驶汽车，深度学习的创新让全世界都为之惊叹。 全球各地的公司和组织都在采用深度学习技术来增强业务可能性。 结果——对深度学习和机器学习领域熟练专业人员的需求正以前所未有的速度增长。 事实上，数据科学现在在市场上如此火爆，如果你能在数据科学领域建立职业生涯，那你就很好！

如您所知，要想在深度学习领域找到一份成功的工作，您必须首先完成面试——这是求职过程中最艰巨的挑战之一。

因此，我们决定让您更容易获得先机，并编制了十个最常见的深度学习面试问题列表！

1. 什么是深度学习？

深度学习是机器学习的子集，它使用人工神经网络让机器像人类一样模拟决策。 神经网络的灵感来自人脑的神经元结构。 深度学习在特征检测、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域有大量应用。

2. 什么是感知器？

要理解这一点，您必须首先了解生物神经元的工作原理。 神经元由细胞体、轴突和树突组成。

当树突接收来自其他神经元的信号时，细胞体将接收到的所有输入相加，轴突将细胞体编译的信息作为信号传递给其他细胞。

就像这样，神经网络中的感知器接收多个输入，对这些输入应用各种变换和函数，最后结合信息产生输出。 它是用于二元分类的线性模型。

3. 权重和偏差的作用是什么？

要激活神经网​​络中的节点，我们必须使用以下公式：

输出 = 激活函数（点积（权重，输入）+ 偏差）

在这里，权重决定了分类器线的斜率，而偏差使激活函数能够将斜率向左或向右移动。 通常，偏差被视为具有值 x0 的权重输入。

4. 激活函数的作用是什么？

激活函数用于将非线性插入到神经网络中，以帮助其学习复杂的任务。 它通过计算权重的总和并向其添加进一步的偏差来触发或激活神经元。 如果没有激活函数，神经网络将只能执行线性函数，即其输入数据的线性组合。

5. 什么是梯度下降？

梯度下降是一种优化算法，用于通过在梯度的负值确定的最陡下降方向上不断移动来最小化特定参数的成本函数。

6. 什么是成本函数？

成本函数（也称为“损失”）是衡量神经网络与特定训练样本和预期输出相关的准确度的指标。 它决定了神经网络作为一个整体的表现如何。 对于神经网络，目标始终保持不变——最小化成本函数或误差。

7. 什么是反向传播？

反向传播是一种用于多层神经网络的训练算法，用于提高网络的性能。 该方法需要将误差从网络的一端移动到网络内部包含的所有权重，从而促进梯度的有效计算并最小化误差。 以下是它的工作原理：

• 首先，将训练数据向前传播以产生输出。
• 使用目标值和输出值计算与输出激活相关的误差导数。
• 反向传播所有隐藏层的数据并更新参数（权重和偏差）。 继续此操作，直到错误减少到最小。
• 现在您可以将输入输入到模型中，并且可以更准确地预测输出。

7. 什么是数据规范化？ 它为什么如此重要？

数据规范化是反向传播期间的预处理步骤。 它旨在消除或最小化数据冗余。 数据归一化有助于重新调整值以适应特定范围，以获得更好的反向传播收敛——每个数据点的平均值被减去并除以其标准偏差。

8. 如何在神经网络中初始化权重？

基本上，权重初始化有两种方法——

• 将权重初始化为零 (0)：通过这样做，您的模型变得就像一个线性模型，这意味着所有神经元和所有层都将执行相同的功能，从而阻碍了深度网络的生产力。
• 随机初始化权重：在此方法中，您通过将权重初始化为非常接近 0 来随机分配权重。由于不同的神经元执行不同的计算，此方法可确保更好的准确性。

9. 什么是超参数？

超参数是在训练过程之前设置其值的变量。 它们决定了网络的结构以及应该如何训练它。

神经网络中使用了许多超参数，例如激活函数、学习率、隐藏层数、网络权重初始化、批量大小和动量等。

10. 什么是 CNN？ 它有哪些不同的层次？

CNN 或卷积神经网络是一种主要用于分析视觉表示的深度神经网络。 这些网络使用大量需要最少预处理的多层感知器。 虽然神经网络使用向量作为输入，但在 CNN 中，输入是多通道图像。

CNN的不同层如下：

• 卷积层——该层执行卷积操作以创建许多较小的图片窗口来解析数据。
• ReLU 层——这一层为网络引入了非线性。 它将所有负像素更改为零。
• 池化层——该层执行下采样操作以降低每个特征图的维数。
• 全连接层——该层识别并分类样本图像中存在的所有对象。

所以，这就是面试官在深度学习面试中可能会问你的 10 个基本深度学习问题。 然而，仅仅阅读面试问题并不足以通过面试——你必须对该领域有深入的了解。 最好的做法是注册深度学习和机器学习认证计划。 这些程序旨在教您 ML 和 DL 的知识。