深度学习面试的35个经典问题和答案，建议收藏！

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子集，其中人工神经网络，是受人脑启发的算法，从大量数据中学习。如果你想了解更多关于人工智能的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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这些模型可用于各种任务，如图像和语音识别、自然语言处理和决策。从自动驾驶汽车到医疗诊断，深度学习已经在许多行业取得了突破。它已经成为人工智能研究和开发中最令人兴奋和快速增长的领域之一。

神经网络中单个人工神经元的数学方程为：

Y = f(w_1x_1 + w_2x_2 +…+ w_nx_n + b)

其中：

• Y是神经元的输出
• x_1, x_2，…，x_n是神经元的输入
• w_1, w_2，…，w_n是与每个输入相关联的权重
• b是偏差项
• f是激活函数，它是决定神经元输出的非线性函数

对于多层神经网络，将此方程应用于每层中的每个神经元，一层的输出成为下一层的输入。

除此之外，还有许多类型的激活函数，如sigmoid、tanh、relu等等。可以根据具体的问题和体系结构来选择它们。

神经网络的训练过程是一个优化问题。目标是找到使预测输出和实际输出之间的误差最小化的权重和偏差项。这通常使用随机梯度下降(SGD)或反向传播等优化算法来完成。

01 什么是深度学习，它与传统机器学习有什么不同？

答：深度学习是机器学习的一个子集，涉及训练人工神经网络来执行通常由人类完成的任务，如图像和语音识别、自然语言处理和决策。它与传统机器学习的不同之处在于，它使用多层人工神经元，即深度神经网络，从大型复杂数据集中提取和处理信息。

02 权重初始化如何影响深度学习模型的性能？

答：权重初始化是训练深度学习模型的重要步骤，因为它决定了优化过程的起点。如果用小的随机值初始化权重，模型将很难从数据中学习，因为梯度太小了。另一方面，如果权重初始化随机值较大，则模型收敛速度较快，但可能无法找到损失函数的全局最小值。选择合适的权值初始化方法，如He初始化或Glorot初始化，有助于提高模型的性能。

03 你能解释感知器和S形神经元的区别吗？

答：感知器是使用线性激活函数的单层神经网络，用于二元分类。sigmoid神经元是使用sigmoid激活函数的单层神经网络，可用于二元分类和多类分类。

04 你能解释反向传播在神经网络中是如何工作的吗？

答：反向传播是人工神经网络从错误中学习的过程。它用于调整网络神经元的权重，以最小化网络预测与实际输出之间的误差。该过程首先通过网络转发输入以计算输出。然后通过比较输出和期望输出来计算误差。然后，误差通过网络传播回来，并以使误差最小化的方式调整权重。

05 神经网络中常用的激活函数有哪些？

答：神经网络中常用的激活函数包括sigmoid、ReLU (Rectified Linear Unit)和tanh(双曲正切)。Sigmoid将任何输入值映射到0到1之间的值，通常用于二进制分类问题的输出层。ReLU将任何小于0的输入值映射为0，将任何大于等于0的输入值映射为输入值本身，这有助于缓解梯度消失问题。Tanh将任何输入值映射到-1到1之间的值，通常用于网络的隐藏层。

06 如何防止神经网络的过拟合？

答：当一个模型在训练数据上训练得太好，而在新的、看不见的数据上表现不佳时，就会出现过拟合。有几种技术可用于防止神经网络中的过拟合，如正则化、早期停止、dropout和交叉验证。正则化包括在损失函数中添加惩罚项，以阻止网络给某些神经元分配大的权重。早期停止包括监视网络在验证集上的性能，并在性能开始趋于稳定时停止训练。Dropout包括在训练过程中随机关闭一定比例的神经元，以减少网络对任何特定神经元的依赖。交叉验证包括将数据分成多个子集，并在不同的子集上训练和评估模型，以便更好地估计模型在未见数据上的性能。

07 如何决定神经网络的层数和神经元数？

答：神经网络中的层数和神经元的数量被称为网络的架构。网络的架构通常是通过试验和错误的过程来确定的。一种常见的方法是从少量的层和神经元开始，逐渐增加它们，直到网络在验证集上的性能停止提高。另一种方法是使用网格搜索和随机搜索等技术系统地探索不同的体系结构，并找到性能最好的体系结构。

08 如何处理神经网络中缺失的数据？

答：在神经网络中处理缺失的数据可能是一个挑战。一种常见的方法是简单地删除包含缺失数据的所有样本，但这可能导致信息丢失。另一种方法是使用诸如平均值估算、中位数估算或多重估算等技术来估算缺失值。更复杂的方法是使用神经网络根据其他可用信息预测缺失值。

09 你能解释一下深度学习中迁移学习的概念吗？

答：迁移学习是使用预训练的神经网络作为新任务的起点的过程。它涉及到已经在一个大数据集上训练过的网络的权重，并将它们用作在一个较小的数据集上训练的新网络的初始权重。当特定任务的数据不足，或者新任务与原始任务相似时，这可能很有用。通过使用预训练好的网络作为起点，新网络可以从原网络学习到的特征中学习，因此需要更少的数据和更少的训练时间来达到良好的性能。

10 你如何评估一个深度学习模型的性能？

答：评估深度学习模型的性能可能具有挑战性，因为它取决于特定的任务和数据的特征。用于评估深度学习模型性能的常用指标包括准确性、精密度、召回率、F1分数和ROC-AUC。另一种常用的方法是在未见过的测试数据上评估模型，并与其他模型进行性能比较。考虑模型的业务影响以及它满足最终用户需求的程度也很重要。

11 你能解释卷积神经网络和循环神经网络的区别吗？

答：卷积神经网络(CNN)是一种用于图像和视频处理的神经网络。它使用卷积层来学习数据的特征并降低维数。递归神经网络(RNN)是一种用于序列数据(如时间序列或自然语言)的神经网络。它使用循环连接来允许信息在网络中流动，并保持对以前输入的记忆。

12 过拟合和欠拟合的区别是什么？

答：当一个模型在训练数据上训练得太好，结果在看不见的数据上表现不佳时，就会出现过拟合。这是因为模型已经学习了训练数据中的噪声。欠拟合是指模型在训练数据上没有得到足够好的训练，因此在未见过的数据上也表现不佳。这通常是因为模型太简单，无法学习数据中的底层模式。

13 神经网络中Dropout的目的是什么？

答：Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的正则化技术，在训练过程中随机放弃神经元。这有助于减少神经元的共同适应，当网络中的神经元过于依赖彼此时，就会发生这种情况。

14 批归一化是如何工作的？

答：批归一化是一种用于归一化神经网络激活的技术，它有助于稳定训练过程并加快收敛速度。它的工作原理是将每一层的激活归一化，方法是减去批均值并除以批标准差。这有助于确保每一层的输入都有相似的尺度，有助于防止梯度消失或爆炸的问题。

15 激活函数在神经网络中的作用是什么？

答：神经网络中的激活函数是用来将非线性引入网络的。如果没有非线性，神经网络将只是一个线性模型，无法学习数据中的复杂关系。激活函数，如sigmoid、ReLU和tanh，通过将输入压缩到一定范围内(如0到1或-1到1)，将非线性引入网络。

16 深度神经网络和浅层神经网络的区别是什么？

答：深度神经网络是一个多层的神经网络，通常超过3层。另一方面，浅神经网络是只有一层或两层的神经网络。一般来说，深度神经网络能够学习比浅神经网络更复杂的特征和数据表示，但它们的计算成本也更高，并且更难以训练。

17 梯度下降法和随机梯度下降法有什么区别？

答：梯度下降是一种优化算法，用于通过与函数梯度相反的方向移动来找到函数的最小值。随机梯度下降(SGD)是一种使用随机数据样本来估计函数梯度的优化算法，而不是使用完整的数据集。SGD是梯度下降的近似值，通常在数据集太大而无法在内存中处理时使用。

18 什么是递归神经网络？

递归神经网络(rnn)是一种特别适合于序列数据(如时间序列数据或自然语言文本)的神经网络。rnn使用反馈循环或递归来处理可变长度的序列，并保持过去输入的内部记忆。

19 深度学习中验证集和测试集的区别是什么？

验证集用于调整模型的超参数，并在训练过程中评估其性能。在训练过程完成并选择了超参数之后，使用测试集来评估模型的最终性能。

20 前馈神经网络和循环神经网络的区别是什么？

前馈神经网络是一种神经网络，其中数据从输入层流向输出层是单向的，没有环路。相反，递归神经网络具有反馈回路或递归，这使其能够保持过去输入和可变长度过程序列的内部记忆。

21 你能解释一下深度学习中权重初始化的概念吗？

权重初始化是在神经网络中设置权重初始值的过程。适当的权值初始化很重要，因为它会影响训练过程的速度和稳定性。权重初始化有几种方法，如随机初始化和Xavier初始化，这些方法的目的是防止梯度消失或爆炸问题。

22 softmax函数和sigmoid函数的区别是什么？

softmax函数是sigmoid函数的推广，通常用于神经网络的输出层，用于多类分类问题。softmax函数生成类的概率分布，而sigmoid函数为二元分类问题生成介于0到1之间的概率值。

23 你能解释一下深度学习中集成学习的概念吗？

集成学习是一种结合多个模型的预测来提高整体性能的技术。这可以通过独立训练多个模型，然后平均它们的预测来实现，或者通过训练一个结合了多个子模型预测的单一模型来实现。集成学习可以提高模型的鲁棒性和泛化性。

24 你能解释一下深度学习中权重衰减的概念吗？

权重衰减是一种正则化技术，其目的是通过在损失函数中添加惩罚项来防止过拟合，这是基于权重的大小。它的工作原理是鼓励权重较小，这反过来降低了模型的复杂性。这可以通过在损失函数中添加一个与权重平方和成比例的项来实现。

25 深度学习中L1和L2正则化的区别是什么？

L1正则化是一种向损失函数添加惩罚项的技术，该惩罚项与权重的绝对值成正比，而L2正则化是一种向损失函数添加惩罚项的技术，该惩罚项与权重的平方成正比。L1正则化倾向于将模型的权值推向零，得到的非零权值较少的稀疏模型，而L2正则化倾向于将模型的权值推向更小的值，但不一定为零。

26 学习率在深度学习中的作用是什么？

学习率是一个超参数，它决定了优化器在训练期间更新模型权重的步长。更大的学习率可以导致更快的收敛，但也有更高的超过最佳解决方案的风险。较小的学习率可以导致较慢的收敛，但也降低了超过最优解的风险。

27 你能解释一下深度学习中早停法的概念吗？

早停法是一种防止过拟合的技术，通过在模型达到过拟合点之前停止训练过程。它的工作原理是在训练期间监视模型在验证集上的性能，并在验证集上的性能开始恶化时停止训练。

28 你能解释一下深度学习中数据增强的概念吗？

数据增强是一种通过对现有数据应用一系列操作来人为地增加数据集大小的技术。这些操作可以包括随机裁剪、翻转、旋转、缩放和其他形式的图像处理。数据增强可以通过创建原始数据的新版本来帮助减少过拟合并改进模型的泛化。

29 批归一化和层归一化有什么区别？

批归一化通过小批的均值和标准差对前一层的激活进行归一化。层归一化通过整个层的均值和标准差对前一层的激活进行归一化。虽然这两种技术都用于稳定训练过程和提高模型的性能，但批归一化通常用于前馈神经网络，而层归一化用于循环神经网络。

30 你能解释一下长短期记忆(LSTM)网络的概念吗？

长短期记忆(LSTM)网络是一种循环神经网络，特别适合于序列数据，如时间序列数据或自然语言文本。LSTM使用一种特殊类型的记忆单元，称为LSTM单元，它可以选择性地存储和检索过去的信息。这允许LSTM维护过去输入和处理可变长度序列的内部存储器。

31 深度学习中生成模型和判别模型的区别是什么？

生成模型是一种学习生成与训练数据相似的新数据的模型，而判别模型是一种学习区分不同类别数据的模型。生成模型通常用于生成新数据，如图像或文本，而判别模型通常用于分类任务。

32 你能解释一下生成对抗网络(GANs)的概念吗？

生成对抗网络(GANs)是一种由两个神经网络组成的模型，一个是生成器，一个是鉴别器。训练生成器网络生成与训练数据相似的新数据，训练判别器网络区分生成的数据与真实数据。这两个网络一起训练，生成器试图产生可以欺骗鉴别器的数据，而鉴别器试图正确识别生成的数据。GANs广泛用于图像合成、文本生成和其他形式的数据生成等任务。

33 深度信念网络和深度神经网络的区别是什么？

深度信念网络(deep belief network, DBN)是一种由多层受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machines, rbm)组成的生成模型。dbn通常以贪婪的分层方式进行训练，其中每一层都被训练以重建前一层的激活。深度神经网络(dnn)是具有多层的前馈神经网络，可以使用反向传播等技术进行训练。虽然DBN和DNN都是深度架构，但DBN是生成模型，DNN是判别模型。

34 你能解释一下深度学习中强化学习的概念吗？

强化学习是一种学习类型，其中代理通过执行动作和接受奖励或惩罚来学习在环境中做出决策。智能体的目标是学习一种策略，使期望的累积奖励随着时间的推移最大化。这可以通过使用Q学习和策略梯度等技术来实现，这些技术涉及训练神经网络来近似值函数或策略。

35 你能解释一下深度学习中注意机制的概念吗？

注意机制是一种用于关注神经网络输入的特定部分的技术。它允许模型选择性地关注输入的不同部分，例如句子中的不同单词或图像中的不同区域，并以不同的方式衡量每个部分的重要性。注意机制广泛应用于机器翻译、图像字幕和其他涉及顺序数据或多模态数据的任务中。

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原文作者：Ritesh Gupta
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Chuang
原文链接：https://medium.com/@riteshgupta.ai/mastering-the-deep-learning-interview-top-35-questions-and-expert-answers-aabb701f6e45