深度学习实习面试总结

最新推荐文章于 2025-05-25 17:11:18 发布
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上周去参加一个深度学习实习的面试，总的来说，比较惨，虽然也答出来不少，但是很多东西自己没有认真关注过，所以就很狼狈，所以在这里记录下，能回忆起的一点东西吧。接下来的几个问题都是自己根据查阅的博客以及资料总结的，所以如果有任何错误，希望能够批评指正！

1、关于损失函数的

写出cross entropy的计算公式

                                                    H\left ( p,q \right )=-\sum_{x}^{ }p\left ( x \right )logq\left ( x \right )

因为交叉熵一般会与softmax回归一起用，这里也把softmax函数顺带提一下

                                                   

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计算机视觉实习岗面试准备（二.深度学习）
NJU phd 在读。
11-08 3643
文章目录深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize反向传播（BP）CNN本质和优势鞍点的定义和特点？神经网络数据预处理方法有哪些？神经网络怎样进行参数初始化？卷积卷积的反向传播过程CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？池化（Pooling）池化层怎么接收后面传过来的损失？平均池化（average pooling）最大池化（max pooling）感受野感受野的作用感受野计算卷积神经网络的感受野权重初始化方法Xavier正则化方法Ba
华为 深度学习AI实习面经
06-26 745
华为 深度学习AI实习面经
算法岗实习八股整理——深度学习篇（5.23已更新）
weixin_54248223的博客
05-18 1345
softmax函数又称归一化指数函数，是基于sigmoid二分类函数在多分类任务上的推广，在多分类网络中，常用softmax作为最后一层进行分类。其本质是一种激活函数 ，将一个数值向量归一化为一个概率分布向量，且各个概率之和为1。softmax函数的作用是将原始得分转换为概率值，使得模型的输出更符合实际的概率分布。
深度学习面试八股简略速览
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m0_51738372的博客
05-25 1020
本文为深度学习面试提供全面指南，涵盖基础理论到实际应用。第一部分讲解神经网络核心概念，包括激活函数和常见网络架构（CNN、RNN、Transformer）。第二部分介绍优化算法（SGD、Adam）和数据处理技巧（数据增强、预处理）。第三部分讨论模型训练与评估，包括过拟合解决方法及评价指标。第四部分对比主流框架TensorFlow和PyTorch。第五部分涉及模型优化方法和部署方案。第六部分详解损失函数类型及适用场景，并介绍卷积操作的多种实现方式。最后补充批量归一化、Dropout等关键概念
深度学习实习生心得live_笔记.md
11-16
总结了一些深度学习实习的经验和心得，希望能够帮助到你，总结了一些深度学习实习的经验和心得，希望能够帮助到你
深度学习--面试题目
Skye's Blog
02-26 5109
● 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BatchNormalization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...
深度学习总结
深度学习分享博客
04-03 2139
1、CNN 2、GAN 3、LSTM
深度学习实践(一)
qq_44655971的博客
05-28 1555
模模糊糊的选课终于结束了，猛然发现每周多了一天假期哇(不是) 一直在担心的军事理论也应该能重修了，如果疫情一直没有缓解的话，大方向应该是保研没错了(但真心想考一次托福，也想出去看看呢） 眼看快期末了，把上一周的深度学习入门的东西又看了看。第一次写了一个辨别猫脸的神经网络，读取文件的部分完全参考了别人的，学习参数的部分则是自己写的 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu May 28 14:51:31 2020 @author: 容错率 """ import
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说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
深度学习-面经（part1、常规问题）
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深度学习面试题
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【京东—数据挖掘/深度学习】电话面试——2017/04/11
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第一次深度学习实习生面试经历
Beach_pants的博客
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投了很多简历，只有这一家给了我面试，首先还是比较感谢的。 一家创业型公司，不过看到的时候还有有点小吃惊，是一个住宅大厦里面，里面本身有很多公司，进门看上去也是一个住宅的感觉，房子比较小，里面就俩人。。。。。。 桌子上大约有4、5台台式。 面试是工程师面的我，拿着笔记本，直接看简历，我简历上写着faster-r-cnn，直接github上找到了源码，开始想编译一下，看下结果，不过出了点小问题，
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