十大深度學習面試問題和答案

儘管仍在不斷發展，但深度學習已成為數據科學領域的一項突破性技術。 從谷歌的 DeepMind到自動駕駛汽車，深度學習的創新讓全世界都為之驚嘆。 全球各地的公司和組織都在採用深度學習技術來增強業務可能性。 結果——對深度學習和機器學習領域熟練專業人員的需求正以前所未有的速度增長。 事實上，數據科學現在在市場上如此火爆，如果你能在數據科學領域建立職業生涯，那你就很好！

如您所知，要在深度學習領域找到一份成功的工作，您必須首先完成面試——這是求職過程中最艱鉅的挑戰之一。

因此，我們決定讓您更容易獲得先機，並編制了十個最常見的深度學習面試問題列表！

1. 什麼是深度學習？

深度學習是機器學習的子集，它使用人工神經網絡讓機器像人類一樣模擬決策。 神經網絡的靈感來自人腦的神經元結構。 深度學習在特徵檢測、計算機視覺、語音識別和自然語言處理等領域有大量應用。

2. 什麼是感知器？

要理解這一點，您必須首先了解生物神經元的工作原理。 神經元由細胞體、軸突和樹突組成。

當樹突接收來自其他神經元的信號時，細胞體將接收到的所有輸入相加，軸突將細胞體編譯的信息作為信號傳遞給其他細胞。

就像這樣，神經網絡中的感知器接收多個輸入，對這些輸入應用各種變換和函數，最後結合信息產生輸出。 它是用於二元分類的線性模型。

3. 權重和偏差的作用是什麼？

要激活神經網絡中的節點，我們必須使用以下公式：

輸出 = 激活函數（點積（權重，輸入）+ 偏差）

在這裡，權重決定了分類器線的斜率，而偏差使激活函數能夠將斜率向左或向右移動。 通常，偏差被視為具有值 x0 的權重輸入。

4. 激活函數的作用是什麼？

激活函數用於將非線性插入到神經網絡中，以幫助其學習複雜的任務。 它通過計算權重的總和並向其添加進一步的偏差來觸發或激活神經元。 如果沒有激活函數，神經網絡將只能執行線性函數，即其輸入數據的線性組合。

5. 什麼是梯度下降？

梯度下降是一種優化算法，用於通過在梯度的負值確定的最陡下降方向上不斷移動來最小化特定參數的成本函數。

6. 什麼是成本函數？

成本函數（也稱為“損失”）是衡量神經網絡與特定訓練樣本和預期輸出相關的準確度的指標。 它決定了神經網絡作為一個整體的表現如何。 對於神經網絡，目標始終保持不變——最小化成本函數或誤差。

7. 什麼是反向傳播？

反向傳播是一種用於多層神經網絡的訓練算法，用於提高網絡的性能。 該方法需要將誤差從網絡的一端移動到網絡內部包含的所有權重，從而促進梯度的有效計算並最小化誤差。 以下是它的工作原理：

• 首先，將訓練數據向前傳播以產生輸出。
• 使用目標值和輸出值計算與輸出激活相關的誤差導數。
• 反向傳播所有隱藏層的數據並更新參數（權重和偏差）。 繼續此操作，直到錯誤減少到最小。
• 現在您可以將輸入輸入到模型中，並且可以更準確地預測輸出。

7. 什麼是數據規範化？ 它為什麼如此重要？

數據規範化是反向傳播期間的預處理步驟。 它旨在消除或最小化數據冗餘。 數據歸一化有助於重新調整值以適應特定範圍，以獲得更好的反向傳播收斂——每個數據點的平均值被減去並除以其標準偏差。

8. 如何在神經網絡中初始化權重？

基本上，權重初始化有兩種方法——

• 將權重初始化為零 (0)：通過這樣做，您的模型變得就像一個線性模型，這意味著所有神經元和所有層都將執行相同的功能，從而阻礙了深度網絡的生產力。
• 隨機初始化權重：在此方法中，您通過將權重初始化為非常接近 0 來隨機分配權重。由於不同的神經元執行不同的計算，此方法可確保更好的準確性。

9. 什麼是超參數？

超參數是在訓練過程之前設置其值的變量。 它們決定了網絡的結構以及應該如何訓練它。

神經網絡中使用了許多超參數，例如激活函數、學習率、隱藏層數、網絡權重初始化、批量大小和動量等。

10. 什麼是 CNN？ 它有哪些不同的層次？

CNN 或卷積神經網絡是一種主要用於分析視覺表示的深度神經網絡。 這些網絡使用大量需要最少預處理的多層感知器。 雖然神經網絡使用向量作為輸入，但在 CNN 中，輸入是多通道圖像。

CNN的不同層如下：

• 卷積層——該層執行卷積操作以創建許多較小的圖片窗口來解析數據。
• ReLU 層——這一層為網絡引入了非線性。 它將所有負像素更改為零。
• 池化層——該層執行下採樣操作以降低每個特徵圖的維數。
• 全連接層——該層識別並分類樣本圖像中存在的所有對象。

所以，這就是面試官在深度學習面試中可能會問你的 10 個基本深度學習問題。 然而，僅僅閱讀面試問題並不足以通過面試——你必須對該領域有深入的了解。 最好的做法是註冊深度學習和機器學習認證計劃。 這些程序旨在教您 ML 和 DL 的知識。