题库深度学习面试题型介绍及解析--第1期
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。
关于unet的面试题目
关于unet的面试题目UNet是一种常用于图像分割任务的深度学习架构。
它由Ronneberger等人于2015年提出，基于全卷积网络（Fully Convolutional Network）的思想，通过编码器-解码器结构实现了高效而精确的图像分割。
在本文中，我们将回答与UNet相关的一些面试题目。
1. 请解释一下UNet的结构和工作原理。
UNet的结构可以分为编码器和解码器两个部分。
编码器由一系列卷积和池化操作组成，用于提取图像的低级特征。
解码器通过上采样和卷积操作将编码器的特征图逐渐恢复到原始图像的尺寸，同时进行特征融合，以实现精细的分割结果。
此外，UNet还引入了跳跃连接（skip connections），将编码器的特征图与解码器的特征图进行连接，以帮助解码器捕捉更多的上下文信息。
工作原理如下：首先，输入图像经过编码器进行特征提取，生成一系列的特征图。
然后，特征图通过解码器逐步恢复到原始图像的尺寸，同时与相应的编码器特征图进行融合。
最后，通过输出层进行分类，得到每个像素点属于前景或背景的概率。
整个网络通过反向传播来学习参数，使得输出的分割结果与真实标签尽可能地接近。
2. 为什么UNet在图像分割任务中表现出色？UNet在图像分割任务中表现出色的原因有以下几点：首先，UNet采用了编码器-解码器的结构，可以充分利用深度学习的表征学习能力。
编码器部分通过多层的卷积和池化操作逐渐提取图像的特征，使得解码器能够从不同尺度的特征中恢复出精细的分割结果。
其次，UNet引入了跳跃连接，使得解码器能够融合不同层次的特征信息。
这样一来，解码器可以利用编码器中更底层的特征图来获取更多的上下文信息，从而提升分割的准确性。
此外，UNet的网络结构简单而高效，参数量相对较少，适合用于处理小样本的图像分割任务。
这一特点使得UNet在医学图像分割等领域得到广泛应用，尤其在数据集有限的情况下，仍能取得良好的分割效果。
最后，UNet的网络结构易于扩展和改进。
AI面试必备深度学习100问1-50题答案解析
AI⾯试必备深度学习100问1-50题答案解析1、梯度下降算法的正确步骤，（正确步骤dcaeb）（梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极⼩值），这⾥的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程：⽹络初始化-输⼊to输出-期望输出与实际差值-根据误差计算更新权值-迭代进⾏。
a.计算预测值和真实值之间的误差；b.重复迭代，直⾄得到⽹络权重的最佳值；c.把输⼊传⼊⽹络，得到输出值；d.⽤随机值初始化权重和偏差；e.对每⼀个产⽣误差的神经元，调整相应的（权重）值以减⼩误差。
2、已知：⼤脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经⽹络是对⼤脑的简单的数学表达。
每⼀个神经元都有输⼊、处理函数和输出。
神经元组合起来形成了⽹络，可以拟合任何函数。
为了得到最佳的神经⽹络，我们⽤梯度下降⽅法不断更新模型。
给定上述关于神经⽹络的描述，什么情况下神经⽹络模型被称为深度学习模型？（正确是A）A.加⼊更多层，使神经⽹络的深度增加；B.有维度更⾼的数据；C.当这是⼀个图形识别的问题时；D.以上都不正确神经⽹络理论上说是仿照⽣物神经学⼀层层迭代处理结构（⽣物学认为视觉系统是层级结构），层层抽象与迭代，多少层算深层结构没有硬性的规定，⼀般要超过2层。
3、训练CNN时，可以对输⼊进⾏旋转、平移、缩放等预处理提⾼模型泛化能⼒。
这么说是对，还是不对？（正确答案：对）扩充数据是提⾼泛化能⼒常⽤的⽅式，对数据的平移、旋转等是对CNN训练数据的扩充的操作⽅式。
4、下⾯哪项操作能实现跟神经⽹络中Dropout的类似效果？A.BoostingB.BaggingC.StackingD.Mapping（正确：B）典型的神经⽹络其训练流程是将输⼊通过⽹络进⾏正向传导，然后将误差进⾏反向传播，Dropout就是针对这⼀过程之中，随机地删除隐藏层的部分单元，进⾏上述过程。
步骤为：1）随机删除⽹络中的⼀些隐藏神经元，保持输⼊输出神经元不变；2）将输⼊通过修改后的⽹络进⾏前向传播，然后将误差通过修改后的⽹络进⾏反向传播；3）对于另外⼀批的训练样本，重复上述操作。
深度学习（一）-------算法岗面试题
深度学习（⼀）-------算法岗⾯试题● BatchNormalization的作⽤参考回答：神经⽹络在训练的时候随着⽹络层数的加深,激活函数的输⼊值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从⽽导致在反向传播时低层的神经⽹络的梯度消失。
⽽Batch Normalization的作⽤是通过规范化的⼿段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输⼊值落在激活函数对输⼊⽐较敏感的区域,从⽽使梯度变⼤,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问题。
●梯度消失参考回答：在神经⽹络中，当前⾯隐藏层的学习速率低于后⾯隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数⽬的增加，分类准确率反⽽下降了。
这种现象叫做消失的梯度问题。
●循环神经⽹络，为什么好?参考回答：循环神经⽹络模型（RNN）是⼀种节点定向连接成环的⼈⼯神经⽹络，是⼀种反馈神经⽹络，RNN利⽤内部的记忆来处理任意时序的输⼊序列，并且在其处理单元之间既有内部的反馈连接⼜有前馈连接，这使得RNN可以更加容易处理不分段的⽂本等。
●什么是Group Convolution参考回答：若卷积神将⽹络的上⼀层有N个卷积核,则对应的通道数也为N。
设群数⽬为M,在进⾏卷积操作的时候,将通道分成M份,每个group对应N/M个通道,然后每个group卷积完成后输出叠在⼀起,作为当前层的输出通道。
●什么是RNN参考回答：⼀个序列当前的输出与前⾯的输出也有关,在RNN⽹络结构中中,隐藏层的输⼊不仅包括输⼊层的输出还包含上⼀时刻隐藏层的输出,⽹络会对之前的信息进⾏记忆并应⽤于当前的输⼊计算中。
●训练过程中,若⼀个模型不收敛,那么是否说明这个模型⽆效?导致模型不收敛的原因有哪些?参考回答：并不能说明这个模型⽆效,导致模型不收敛的原因可能有数据分类的标注不准确,样本的信息量太⼤导致模型不⾜以fit整个样本空间。
学习率设置的太⼤容易产⽣震荡,太⼩会导致不收敛。
可能复杂的分类任务⽤了简单的模型。
公司深度学习面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与概念1. 什么是深度学习？- 深度学习是机器学习的一个子领域，它通过构建和训练深层神经网络模型来模拟人脑处理信息的方式，从而实现复杂模式识别和预测。
2. 什么是神经网络？- 神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，由相互连接的神经元组成，通过调整连接权重来学习和存储信息。
3. 请简述神经网络的三个主要组成部分。
- 输入层、隐藏层和输出层。
4. 什么是激活函数？- 激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的函数，它可以将线性组合的输出映射到非线性的范围，从而增加模型的表达能力。
5. 常见的激活函数有哪些？请分别说明其特点和适用场景。
- Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU等。
Sigmoid和Tanh适用于回归问题，ReLU和Leaky ReLU适用于分类问题。
6. 什么是梯度下降法？- 梯度下降法是一种优化算法，用于调整神经网络中连接权重，以最小化损失函数。
7. 什么是反向传播算法？- 反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的应用，通过计算损失函数对网络权重的梯度，来更新网络权重。
8. 什么是过拟合和欠拟合？- 过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见数据上表现不佳，即模型对训练数据过于敏感。
欠拟合是指模型在训练数据上表现不佳，即模型对训练数据不够敏感。
二、模型架构与设计9. 什么是卷积神经网络（CNN）？- CNN是一种用于处理图像数据的神经网络，通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征。
10. 请简述CNN的三个主要层及其作用。
- 卷积层：提取图像特征；池化层：降低特征的空间分辨率；全连接层：进行分类或回归。
11. 什么是循环神经网络（RNN）？- RNN是一种用于处理序列数据的神经网络，能够处理时序信息。
12. 请简述RNN的三个主要组成部分及其作用。
- 输入层：接收序列数据；隐藏层：存储序列信息；输出层：生成序列输出。
13. 什么是长短期记忆网络（LSTM）？- LSTM是一种特殊的RNN，能够学习长期依赖关系。
深度学习面试题
深度学习⾯试题1.列举常见的⼀些范数及其应⽤场景，如L0，L1，L2，L∞，Frobenius范数答：p39-p40 ;还有p230-p236有regularization的应⽤2.简单介绍⼀下贝叶斯概率与频率派概率，以及在统计中对于真实参数的假设。
答：p553.概率密度的万能近似器答：p67：3.10上⾯那⼀段4.简单介绍⼀下sigmoid，relu，softplus，tanh，RBF及其应⽤场景答：sigmoid和softplus在p67页;全部的在p193-p1975.Jacobian，Hessian矩阵及其在深度学习中的重要性答：p86-p926.KL散度在信息论中度量的是那个直观量答：p747.数值计算中的计算上溢与下溢问题，如softmax中的处理⽅式答：p80-p818.与矩阵的特征值相关联的条件数(病态条件)指什么，与梯度爆炸与梯度弥散的关系答：p82;9.在基于梯度的优化问题中，如何判断⼀个梯度为0的零界点为局部极⼤值/全局极⼩值还是鞍点，Hessian矩阵的条件数与梯度下降法的关系10.KTT⽅法与约束优化问题，活跃约束的定义答：p93-p9511.模型容量，表⽰容量，有效容量，最优容量概念答：p111;p113;p114;p11512.正则化中的权重衰减与加⼊先验知识在某些条件下的等价性答：p119;p13813.⾼斯分布的⼴泛应⽤的缘由答：p63-p6414.最⼤似然估计中最⼩化KL散度与最⼩化分布之间的交叉熵的关系答：p13215.在线性回归问题，具有⾼斯先验权重的MAP贝叶斯推断与权重衰减的关系，与正则化的关系答:p138-p13916.稀疏表⽰，低维表⽰，独⽴表⽰答：p14717.列举⼀些⽆法基于地图(梯度?)的优化来最⼩化的代价函数及其具有的特点答：p155 最顶⼀段18.在深度神经⽹络中，引⼊了隐藏层，放弃了训练问题的凸性，其意义何在答：p191-19219.函数在某个区间的饱和与平滑性对基于梯度的学习的影响答：p16020.梯度爆炸的⼀些解决办法答：p30221.MLP的万能近似性质答：p19822.在前馈⽹络中，深度与宽度的关系及表⽰能⼒的差异答：p200-p20123.为什么交叉熵损失可以提⾼具有sigmoid和softmax输出的模型的性能，⽽使⽤均⽅误差损失则会存在很多问题。
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。
常用的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。
深度学习框架高级研发工程师岗位面试题及答案(经典版)
深度学习框架高级研发工程师岗位面试题及答案1.请简要介绍您的背景与经验。
答：我持有计算机科学硕士学位，并在过去五年内一直从事深度学习框架研发。
我曾参与开发了一个基于TensorFlow的自然语言处理库，实现了文本分类、命名实体识别等功能，同时也优化了模型训练效率。
2.请分享一个您在深度学习框架研发中遇到的具体挑战，并描述您是如何解决的。
答：在优化计算图构建过程中，遇到过多次重复计算的问题，影响了性能。
我采用了计算图剪枝技术，识别出重复计算的节点并进行共享，从而减少了计算量，提高了框架的效率。
3.请详细解释动态图与静态图的区别，以及它们在深度学习框架中的应用。
答：动态图在每次执行时都构建计算图，适用于开发过程中的迭代与调试。
静态图在编译前就构建计算图，用于优化和部署阶段。
例如，PyTorch使用动态图便于快速试验新想法，而TensorFlow 的静态图在生产环境中更高效。
4.当需要在框架中添加新的优化器或损失函数时，您会如何设计与实现？答：首先，我会分析优化器或损失函数的特点和数学公式。
然后，在框架中创建相应的类或模块，并在反向传播中实现梯度计算。
我会确保新组件与现有的框架接口无缝衔接，并进行单元测试以验证正确性。
5.在分布式训练中，如何处理数据并行和模型并行？请给出一个实际的案例。
答：数据并行指不同设备处理不同数据样本，模型并行指不同设备处理模型的不同部分。
例如，在分布式训练中，每个设备可以负责一批数据的训练，同时模型的不同层可以分配到不同设备上进行计算，从而加速训练过程。
6.解释一下自动微分是什么，并说明它在深度学习中的作用。
答：自动微分是一种计算导数的技术，它能够自动计算复杂函数的导数，包括复合函数、参数化函数等。
在深度学习中，自动微分使得反向传播成为可能，通过计算损失函数对模型参数的导数，从而进行参数更新和优化。
7.在深度学习框架中，什么是权重共享？请提供一个应用场景。
答：权重共享是指在不同部分的网络层之间共享相同的权重参数。
深度学习研发工程师面试可能问到的问题
深度学习研发工程师面试可能问到的问题作为深度学习研发工程师面试官，以下是一些可能会问的问题以及对应的回答建议：你能介绍一下你过去的某个深度学习项目吗？回答建议：首先，要清晰地描述你所负责的项目的背景和目标，以及你使用的技术和方法。
其次，要具体地说明你在该项目中承担的角色和贡献，以及你遇到的挑战和解决方案。
最后，要总结一下你的项目成果和影响，以及你从中学到的经验和教训。
你如何处理过拟合问题？回答建议：首先，要说明过拟合的定义和影响，以及常见的过拟合原因。
其次，要详细地介绍一些防止过拟合的方法，例如数据增强、正则化、早停等，并说明你在实际项目中是如何应用的。
最后，要说明一下你对模型选择的考虑，例如是选择更复杂的模型还是更简单的模型。
你如何选择和使用激活函数和优化器？回答建议：首先，要说明不同激活函数和优化器的特点和适用场景，例如ReLU、tanh、Adam等。
其次，要详细地介绍你在实际项目中是如何选择和使用的，并说明你对超参数调整的策略。
最后，要说明一下你对激活函数和优化器选择的考虑，例如是选择更稳定的还是更不稳定的。
你如何评估模型的性能和准确率？回答建议：首先，要说明模型评估的目的和原则，例如要使用交叉验证、要有足够的样本和特征、要考虑模型的复杂度和泛化能力等。
其次，要详细地介绍你在实际项目中是如何评估模型的性能和准确率的，并说明你对模型选择的考虑，例如是选择更准确的还是更简洁的。
最后，要说明一下你对模型评估的考虑，例如是如何处理过拟合的、是如何选择合适的评估指标的。
你如何在实际项目中应用迁移学习和预训练模型？回答建议：首先，要说明迁移学习和预训练模型的定义和用途，以及常见的应用场景。
其次，要详细地介绍你在实际项目中是如何应用迁移学习和预训练模型的，并说明你使用的效果和经验教训。
最后，要说明一下你对迁移学习和预训练模型选择的考虑，例如是如何选择合适的预训练模型的、是如何进行微调的。
（一）深度学习基础部分面试题
（⼀）深度学习基础部分⾯试题⼀些总结⽐较好的链接：1、请简要介绍下tensorflow的计算图答：计算图是⼀张有节点有⽅向的数据流图，每⼀个节点都是⼀个张量，每个节点之间的边描述了计算之间的依赖关系和数学操作2、你有哪些深度学习（rnn、cnn）调参的经验？3、Sigmoid、Tanh、ReLu这三个激活函数有什么缺点或不⾜，有没改进的激活函数。
答：sigmoid：缺点：若激活值很⼤的时候或者很⼩，激活函数在其区域梯度很⼩使得训练速度很慢 Tanh:缺点：同上，优点：数据类似于集中于零左右， relu缺点：在零的时候不可导，若激活值⼩于零，梯度为零，使得训练速度很慢，不过这种情况很少发⽣，有⾜够多的神经元使得其z值⼤于零；改进：采⽤含虚弱的relu激活函数，即若⼩于零时，也让其有点梯度。
⽐如⼩于零时，激活函数为：0.01Z。
4、为什么引⼊⾮线性激励函数？答：激励函数可以给神经⽹络引⼊⾮线性因素，可以把当前特征空间映射到其他空间，使其⼏乎能拟合现实中任何问题，增加⽹络的能⼒。
第⼀，对于神经⽹络来说，⽹络的每⼀层相当于f(wx+b)=f(w'x)，对于线性函数，其实相当于f(x)=x，那么在线性激活函数下，每⼀层相当于⽤⼀个矩阵去乘以x，那么多层就是反复的⽤矩阵去乘以输⼊。
根据矩阵的乘法法则，多个矩阵相乘得到⼀个⼤矩阵。
所以线性激励函数下，多层⽹络与⼀层⽹络相当。
⽐如，两层的⽹络f(W1*f(W2x))=W1W2x=Wx。
第⼆，⾮线性变换是深度学习有效的原因之⼀。
原因在于⾮线性相当于对空间进⾏变换，变换完成后相当于对问题空间进⾏简化，原来线性不可解的问题现在变得可以解了。
下图可以很形象的解释这个问题，左图⽤⼀根线是⽆法划分的。
经过⼀系列变换后，就变成线性可解的问题了。
其实很像SVM中的核函数（如⾼斯核函数）如果不⽤激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每⼀层输出都是上层输⼊的线性函数，很容易验证，⽆论你神经⽹络有多少层，输出都是输⼊的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知正因为上⾯的原因，我们决定引⼊⾮线性函数作为激励函数，这样深层神经⽹络就有意义了（不再是输⼊的线性组合，可以逼近任意函数）。
深度学习面试基本知识
深度学习面试基本知识深度学习是机器学习的一个分支，它通过建立多层神经网络模型来模拟人类的神经系统，从而实现对数据的学习和分析。
在深度学习领域，掌握一些基本知识是进行面试的必备条件。
本文将介绍一些深度学习面试中常见的基本知识点。
1. 神经网络基础神经网络是深度学习的核心模型，它由多个神经元组成，每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并将输入通过激活函数处理后传递给下一层神经元。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）等。
在面试中，你可能需要了解以下几个与神经网络相关的知识点：1.1 激活函数激活函数是神经网络中的一种非线性函数，它的作用是引入非线性因素，增加网络的表示能力。
常见的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数和Tanh函数等。
你需要理解这些激活函数的定义、特点以及适用场景。
1.2 损失函数损失函数用于衡量神经网络输出与真实值之间的差异，是深度学习中的一个重要概念。
常见的损失函数有均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross Entropy）等。
你需要了解这些损失函数的定义、优缺点以及适用场景。
1.3 反向传播算法反向传播算法是训练神经网络的核心算法，它通过计算损失函数对网络参数的导数，从而根据梯度下降的原理进行参数更新。
你需要了解反向传播算法的基本原理，包括链式法则和梯度计算方法。
2. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习中用于处理图像和语音等二维数据的重要模型。
它通过卷积、池化和全连接等操作来提取输入数据的特征，并进行分类或回归预测。
在面试中，你可能需要了解以下几个与卷积神经网络相关的知识点：2.1 卷积层卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过滑动窗口的方式对输入数据进行卷积操作，从而提取特征信息。
你需要了解卷积层的基本原理、参数设置以及卷积核的作用。
镭目面试题目(3篇)
第1篇一、自我介绍1. 请用3分钟的时间，做一个简短的自我介绍，包括你的姓名、教育背景、工作经历、专业技能、兴趣爱好等。
2. 请谈谈你在过往的工作或学习中，遇到的最大挑战是什么？你是如何克服的？3. 你认为自己的优势和劣势分别是什么？为什么？二、专业知识测试1. 请解释一下以下概念：- 机器视觉- 图像处理- 深度学习- 人工智能2. 请简述以下技术在机器视觉领域的应用：- 目标检测- 目标跟踪- 图像分割- 三维重建3. 请谈谈你对以下算法的理解：- 卷积神经网络（CNN）- 生成对抗网络（GAN）- 强化学习4. 请描述一下如何进行图像预处理，以及预处理对图像识别的影响。
5. 请解释一下什么是特征提取，以及特征提取在图像识别中的作用。
三、项目经验1. 请详细介绍你参与过的最具挑战性的项目，包括项目背景、目标、技术方案、实施过程和最终成果。
2. 在项目中，你遇到了哪些技术难题？你是如何解决的？3. 在项目中，你与团队成员之间是如何协作的？请举例说明。
4. 请谈谈你在项目中担任的角色，以及你在团队中的贡献。
四、案例分析1. 请分析以下案例，并给出你的解决方案：- 案例一：某工厂需要对生产线上的产品进行缺陷检测，要求实时、准确、稳定。
- 案例二：某安防公司需要开发一款能够识别不同场景下的异常行为的智能监控系统。
2. 请结合实际案例，谈谈你对以下技术的应用前景：- 机器视觉- 人工智能- 物联网五、团队协作与沟通1. 请谈谈你在团队合作中遇到过的冲突，以及你是如何解决的。
2. 请描述一下你在团队中如何进行有效沟通，以及你如何处理与团队成员之间的意见分歧。
3. 请谈谈你对以下团队角色的理解：- 项目经理- 技术专家- 产品经理六、职业规划与期望1. 请谈谈你的职业规划，以及你希望在镭目公司实现的目标。
2. 你为什么选择加入镭目公司？3. 你对镭目公司的期望是什么？七、应变能力与心理素质1. 请描述一下你在面对压力时的心态和应对策略。
深度学习（二）-----算法岗面试题
深度学习（⼆）-----算法岗⾯试题●深度学习了解多少，有看过底层代码吗？caffe,tf?●除了GMM-HMM，你了解深度学习在语⾳识别中的应⽤吗？参考回答：讲了我⽤的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这⾥我只是了解，⼤概讲了⼀下CTC损失的原理；然后提了⼀下CNN+LSTM。
●⽤过哪些移动端深度学习框架？参考回答：开源的有：⼩⽶的MACE，骁龙的SNPE，腾讯的FeatherCNN和ncnn，百度的mobile-deep-learning(MDL)；caffe、tensorflow lite都有移动端，只是可能没有上⾯的框架效率⾼。
据传还有⽀付宝的xNN，商汤的PPL，不过都是⾃⽤，未开源。
● Caffe：整体架构说⼀下，新加⼀个层需要哪些步骤，卷积是怎么实现的，多卡机制，数据并⾏还是模型并⾏？参考回答：Caffe是深度学习的⼀个框架，Caffe框架主要包括五个组件：Blob、Solver、Net、Layer、Proto；框架结构如下图所⽰。
这五⼤组件可以分为两个部分：第⼀部分，Blob、Layer和Net，这三个组件使得Caffe构成基于⾃⼰的模块化的模型，caffe是逐层地定义⼀个net，⽽net是从数据输⼊层到损失曾⾃下⽽上定义整个模型，Blob在caffe中是处理和传递实际数据的数据封装包；第⼆部分：Solver和Proto，这两个模型分别⽤于协调模型的优化以及⽤于⽹络模型的结构定义、存储和读取的⽅式（Layer-By-Layer）定义Net，⽽贯穿所有Nets的结构就是caffe 框架或模型；对于Layer⽽⾔，输⼊的是Blob数据封装包格式的实际数据，当采⽤该框架进⾏训练时，也就是Solver调优模型，则需要Proto 这种⽹络模型的结构定义、存储和读取。
总体来说，caffe是通过LayerCaffe中卷积运算的原理俗话说，⼀图胜千⾔，⾸先先给出原理⽰意图，为了⽅便理解，这⾥以⼆维核为例滑动窗⼝在图像中每滑动⼀个地⽅，将图像中该滑动窗⼝图像展开为⼀列，所有列组成图中的滑动窗⼝矩阵，这⾥假设pad=1,stride=1,K=3,则滑动窗⼝矩阵每⾏⼤⼩为W*H,⼀共K*K⾏.每个核展开为⼀⾏，N个核形成的核矩阵⼤⼩为N*K*K。
微软面试题及答案
第一组1.烧一根不均匀的绳，从头烧到尾总共需要1个小时。
现在有若干条材质相同的绳子，问如何用烧绳的方法来计时一个小时十五分钟呢?2.你有一桶果冻，其中有黄色、绿色、红色三种，闭上眼睛抓取同种颜色的两个。
抓取多少个就可以确定你肯定有两个同一颜色的果冻?3.如果你有无穷多的水，一个3公升的提捅，一个5公升的提捅，两只提捅形状上下都不均匀，问你如何才能准确称出4公升的水?4.一个岔路口分别通向诚实国和说谎国。
来了两个人，已知一个是诚实国的，另一个是说谎国的。
诚实国永远说实话，说谎国永远说谎话。
现在你要去说谎国，但不知道应该走哪条路，需要问这两个人。
请问应该怎么问?5.12个球一个天平，现知道只有一个和其它的重量不同，问怎样称才能用三次就找到那个球。
13个呢?(注意此题并未说明那个球的重量是轻是重，所以需要仔细考虑)6.在9个点上画10条直线，要求每条直线上至少有三个点?7.在一天的24小时之中，时钟的时针、分针和秒针完全重合在一起的时候有几次?都分别是什么时间?你怎样算出来的?8.怎么样种植4棵树木，使其中任意两棵树的距离相等?第二组1.为什么下水道的盖子是圆的?2.中国有多少辆汽车?3.将汽车钥匙插入车门，向哪个方向旋转就可以打开车锁?4.如果你要去掉中国的34个省(含自治区、直辖市和港澳特区及台湾省)中的任何一个，你会去掉哪一个，为什么?5.多少个加油站才能满足中国的所有汽车?6.想象你站在镜子前，请问，为什么镜子中的影象可以颠倒左右，却不能颠倒上下?7.为什么在任何旅馆里，你打开热水，热水都会瞬间倾泻而出?8.你怎样将Excel的用法解释给你的奶奶听?9.你怎样重新改进和设计一个ATM银行自动取款机?10.如果你不得不重新学习一种新的计算机语言，你打算怎样着手来开始?11.如果你的生涯规划中打算在5年内受到奖励，那获取该项奖励的动机是什么?观众是谁?12.如果微软告诉你，我们打算投资五百万美元来启动你的投资计划，你将开始什么样商业计划?为什么?13.如果你能够将全世界的电脑厂商集合在一个办公室里，然后告诉他们将被强迫做一件事，那件事将是什么?第三组1.你让工人为你工作7天，回报是一根金条，这个金条平分成相连的7段，你必须在每天结束的时候给他们一段金条。
机器学习工程师面试问题及答案指南
机器学习工程师面试问题及答案指南机器学习工程师的角色在如今的技术领域中变得越来越重要。
在招聘机器学习工程师时，雇主通常会进行面试，以确保候选人具备所需的技术知识和实践经验。
本文将提供一份机器学习工程师面试问题及答案指南，帮助你准备面试并获得成功。
1. 介绍一下机器学习和深度学习的区别。
机器学习是一种人工智能（AI）应用领域，通过使用数据和统计模型来训练计算机以执行特定任务。
而深度学习是机器学习的一个子领域，它基于多层神经网络模型，通过反向传播算法来学习和推断模式。
2. 你对监督学习和无监督学习有什么了解？监督学习是一种机器学习方法，借助有标签的训练数据来预测或分类新的未标签数据。
无监督学习则是在没有标签的情况下进行学习，通过模型识别数据中的模式和结构。
3. 请解释一下交叉验证的概念及其作用。
交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集划分为多个子集，一部分用于训练模型，另一部分用于验证模型。
这可以帮助我们更好地了解模型的泛化能力和防止过拟合。
4. 什么是ROC曲线？如何解释它？ROC曲线（接收器操作特征曲线）是一种用于评估分类模型性能的工具。
它通过绘制真阳率（TPR）和假阳率（FPR）之间的关系，显示了在不同阈值下分类器的性能。
曲线下面积（AUC）越大，模型性能越好。
5. 你如何处理类不平衡的数据集？类不平衡数据集是指其中某个类别的样本数量远远多于其他类别。
处理此问题的方法包括欠采样（减少多数类样本）、过采样（增加少数类样本）、生成合成样本（通过插值或生成模型）以及调整分类器阈值等。
6. 解释一下L1和L2正则化的区别。
L1正则化通过在损失函数中增加权重的绝对值之和，促使模型选择较少的重要特征。
而L2正则化则通过在损失函数中增加权重的平方之和，使得模型的权重分散在各个特征上。
7. 请简要说明随机森林是如何工作的。
随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并对其结果进行平均来进行预测。
在构建每个决策树时，从原始数据集中进行有放回的随机抽样，同时还随机选择特征子集进行划分。
开云ai面试题目(3篇)
第1篇一、开场白1. 请简要介绍一下自己，以及为什么对开云AI感兴趣？2. 请谈谈您在AI领域的背景和经验。
二、基础知识1. 解释一下机器学习、深度学习、强化学习等基本概念，并说明它们之间的区别。
2. 描述一下神经网络的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
3. 解释一下反向传播算法的工作原理，以及它在训练神经网络中的重要作用。
4. 描述一下数据预处理在机器学习中的重要性，并列举几种常用的数据预处理方法。
三、深度学习模型1. 讲解卷积神经网络（CNN）的基本原理和应用场景。
2. 解释循环神经网络（RNN）的工作机制，并说明其在处理序列数据时的优势。
3. 比较Gated Recurrent Unit（GRU）和Long Short-Term Memory（LSTM）两种RNN模型的差异。
4. 介绍Transformer模型，并说明其在自然语言处理领域的应用。
四、自然语言处理1. 解释Word2Vec、GloVe等词嵌入技术的原理和应用。
2. 描述Seq2Seq模型在机器翻译中的应用，并说明其优势。
3. 讲解BERT、GPT等预训练语言模型的工作原理，以及它们在自然语言处理中的重要性。
4. 分析文本分类、情感分析等NLP任务的常见模型和评价指标。
五、计算机视觉1. 描述图像识别的基本流程，包括特征提取、分类和归一化等步骤。
2. 解释卷积神经网络在图像分类任务中的优势，并举例说明其在实际应用中的成功案例。
3. 讲解目标检测的基本原理，如R-CNN、Faster R-CNN等模型。
4. 分析计算机视觉中的常见挑战，如光照变化、姿态估计等，并探讨相应的解决方案。
六、AI应用与案例分析1. 请谈谈您在AI领域的一个成功案例，包括项目背景、目标、实现方法和取得的成果。
2. 分析AI在金融、医疗、教育等领域的应用，并探讨其带来的机遇和挑战。
3. 讨论AI在解决现实问题中的应用，如智能交通、智能制造等，并说明其优势。
深度学习相关面试知识点
深度学习相关⾯试知识点深度学习该内容由个⼈整理和归纳，如有不同见解，还望指教～为什么要通过梯度下降求解参数？梯度的⽅向是函数增长速度最快的⽅向，那么梯度的反⽅向就是函数下降最快的⽅向，通过往函数下降最快的⽅向⾛，可以⾛到函数的极⼩/最⼩值点。
Embedding为什么需要 Embedding?因为有些类别特征转换为onehot编码后会⾮常稀疏，⽽深度学习的结构不适合处理稀疏向量，因此需要通过Embedding将稀疏向量转换为稠密向量。
Embedding 的表达能⼒相⽐原始向量更强，可以融合⼤量有价值信息，是极其重要的特征向量。
初始化为什么要初始化神经⽹络权重？(全0初始化的问题？)全零初始化⽅法在前向传播过程中会使得隐层神经元的激活值均未0，在反向过程中根据BP公式，不同维度的参数会得到相同的更新。
需要破坏这种“对称性”。
本质是为了让输⼊输出的⽅差在⼀个⽔平上，让收敛过程稳定，防⽌输⼊空间⽐输出空间稠密太多导致收敛震荡，以及防⽌输⼊空间⽐输出空间稀疏太多收敛过慢。
Glorot(Xavier)初始化器的缺点因为Xavier的推导过程是基于⼏个假设的，其中⼀个是激活函数是线性的，这并不适⽤于ReLU，sigmoid等⾮线性激活函数；另⼀个是激活值关于0对称，这个不适⽤于sigmoid函数和ReLU函数它们不是关于0对称的。
损失函数focal loss怎么实现的(字节)center loss(字节)优化器优化⽅法有哪些？(京东)梯度下降 GD：在参数更新时使⽤所有样本进⾏更新。
缺点：计算量⼤，速度慢。
⼩批梯度下降 Mini-batch GD：参数更新时使⽤⼀部分样本进⾏更新。
优点：减少了参数更新的次数，可以达到更加稳定收敛结果。
随机梯度下降 SGD：参数更新时只使⽤⼀个样本来进⾏更新。
优点：训练速度快缺点：由于仅使⽤⼀个样本点来进⾏迭代，导致迭代⽅向变化很⼤，使得收敛到局部最优解的过程更加的复杂。
上述算法是从每次更新时使⽤的样本数量来划分的。
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N 中术语解释
CNN 网络的主要参数有下面这么几个：
•卷积核 Kernal（在 Tensorflow 中称为 filter）；
•填充 Padding；
•滑动步长 Strides；
•池化核 Kernal（在 Tensorflow 中称为 filter）；
•通道数 Channels。
2.卷积输出大小计算
1.图片经卷积后输入大小计算公示如下：N = (W − F + 2P )/S+1
•输入图片大小W×W
•Filter 大小F×F
•步长 S
•padding 的像素数 P
输出通道数 = 卷积核 / 池化核数量
2. 反卷积得到的图片大小计算方式：反卷积的大小是由卷积核大小与滑动步长决定， in 是输入大小， k 是卷积核大小， s 是滑动步长， out 是输出大小。
得到 out = (in - 1) * s + k 例如输入：2x2，卷积核：4x4，滑动步长：3，输出：7x7 ，其计算过程就是， (2 - 1) * 3 + 4 = 7
3. 池化得到的特征图大小计算方式：W=(W-F)/S+1，池化层一般不填充像素 (VALID)
卷积向下取整，池化向上取整。
卷积层一般填充像素 (SAME)，池化层一般不填充像素(VALID)？注意：stride 为 1 的时候，当 kernel 为 3 padding 为 1 或者 kernel 为 5 padding 为 2，这种情况可直接得出卷积前后尺寸不变。
3.优化算法理解
Adam、AdaGrad、RMSProp 优化算法具有自适应性
4.深度特征的层次性
卷积操作可获取图像区域不同类型特征，而汇合等操作可对这些特征进行融合和抽象，随着若干卷积、汇合等操作的堆叠，各层得到的深度特征逐渐从泛化特征（如边缘、纹理等）过渡到高层语义表示（躯干、头部等模式）。
5.什么样的数据集不适合深度学习
•数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。
数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。
图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。
对于没有这样的局部相关性的数据集，不适于使用深度学习算法进行处理。
举个例子：预测一个人的健康状况，相关的参数会有年龄、职业、收入、家庭状况等各种元素，将这些元素打乱，并不会影响相关的结果。