深度学习面试题

下面列出了一些最常问到的深度学习面试题及答案。

1) 什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，其算法受到大脑结构和功能的启发，称为人工神经网络。 在 20 世纪 60 年代中期，Alexey Grigorevich Ivakhnenko 在研究深度学习网络时发表了第一个通用模型。深度学习适用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域。

2) AI、机器学习和深度学习之间有什么主要区别？

• AI 代表人工智能。它是一种使机器能够模仿人类行为的技术。
• 机器学习是 AI 的一个子集，它使用统计方法使机器能够通过经验进行改进。

• 深度学习是机器学习的一部分，它使得多层神经网络的计算成为可能。它利用神经网络来模拟类似人类的决策制定。

3) 区分监督式和无监督式深度学习流程。

• 监督学习是一种系统，其中同时提供输入和期望的输出数据。输入和输出数据都带有标签，为未来的数据处理提供学习基础。
• 无监督流程不需要明确的标签信息，并且可以在没有标签的情况下进行操作。常见的无监督学习方法是聚类分析。它用于探索性数据分析，以发现数据中隐藏的模式或分组。

4) 深度学习的应用有哪些？

深度学习有多种应用：

• 计算机视觉
• 自然语言处理和模式识别
• 图像识别和处理
• 机器翻译
• 情感分析
• 问答系统
• 物体分类和检测
• 自动手写生成
• 自动文本生成。

5) 您认为深度网络比浅层网络更好吗？

浅层网络和深度网络都足够好，并且能够近似任何函数。但对于相同的准确性水平，深度网络在计算和参数数量方面可以更有效。深度网络可以创建深度表示。在每一层，网络都会学习到输入的新、更抽象的表示。

6) “过拟合”是什么意思？

过拟合是深度学习中最常见的问题。它通常发生在深度学习算法掌握了特定数据的声音时。当特定的算法非常适合数据时，它也会出现，并且当算法或模型表现出高方差和低偏差时，它就会出现。

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。它将错误信息从网络的末端传递到网络内的所有权重。它允许有效地计算梯度。

反向传播可分为以下几个步骤：

• 通过网络进行训练数据的正向传播以生成输出。
• 使用目标值和输出值计算误差相对于输出激活的导数。
• 反向传播以计算误差相对于前一层输出激活的导数，并继续到所有隐藏层。
• 使用先前计算的输出和所有隐藏层的导数来计算误差相对于权重的导数。
• 更新权重。

8) 傅里叶变换在深度学习中的作用是什么？

傅里叶变换包在分析、维护和管理大型数据库方面非常高效。该软件具有高质量的“特殊表示”功能。可以有效地利用它来生成实时数组数据，这对于处理所有类别的信号非常有帮助。

9) 用几句话描述深度学习的自主形式理论。

该特定主题有多种形式和类别，但自主模式代表独立或未指定的数学基础，不受任何特定分类器或公式的约束。

10) 深度学习在当今的时代有什么用，它是如何为数据科学家增加价值的？

深度学习为机器学习和数据科学领域带来了重大的变革或革命。复杂神经网络（CNN）的概念是数据科学家关注的主要焦点。它被广泛采用，因为它在执行下一级机器学习操作方面具有优势。深度学习的优势还包括由于其极度灵活和适应性强的特性，可以澄清和简化基于算法的问题。它是少数允许数据在独立路径中移动的流程之一。大多数数据科学家认为这种特定介质是对现有机器学习过程的先进补充和扩展，并利用它来解决日益复杂的日常问题。

11) 有哪些深度学习框架或工具？

深度学习框架或工具包括：

Tensorflow, Keras, Chainer, Pytorch, Theano & Ecosystem, Caffe2, CNTK, DyNetGensim, DSSTNE, Gluon, Paddle, Mxnet, BigDL

12) 深度学习有什么缺点？

深度学习模型存在一些缺点，包括：

• 深度学习模型执行模型需要更长的时间。在某些情况下，执行单个模型甚至需要几天时间，具体取决于复杂性。
• 深度学习模型不适用于小型数据集，并且在这种情况下会失败。

13) 神经网络中“权重初始化”一词是什么意思？

在神经网络中，权重初始化是最重要的因素之一。糟糕的权重初始化会阻止网络学习。另一方面，良好的权重初始化有助于更快地收敛和更好的整体误差。偏置可以初始化为零。设置权重的标准规则是使其接近零，但不要太小。

14) 解释数据归一化。

数据归一化是一个重要的预处理步骤，用于重新缩放值以适合特定范围。它确保在反向传播期间更好地收敛。通常，数据归一化归结为减去每个数据点的均值并除以其标准差。

15) 为什么零初始化不是一个好的权重初始化过程？

如果网络中的权重集设置为零，则每一层的神经元在反向传播期间将开始产生相同的输出和相同的梯度。

因此，网络根本无法学习，因为神经元之间没有不对称的来源。这就是为什么我们需要在权重初始化过程中添加随机性的原因。

16) 开始学习深度学习的先决条件是什么？

开始学习深度学习有一些基本要求，包括：

• 机器学习
• 数学
• Python 编程

17) 深度学习中的监督学习算法有哪些？

• 人工神经网络
• 卷积神经网络
• 循环神经网络

18) 深度学习中的无监督学习算法有哪些？

• 自组织映射
• 深度信念网络（玻尔兹曼机）
• 自动编码器

19) 神经网络有多少层？

• 输入层
  输入层包含将信息发送到隐藏层的输入神经元。
• 隐藏层
  隐藏层用于将数据发送到输出层。
• 输出层
  数据在输出层可用。

20) 激活函数有什么作用？

激活函数用于在神经网络中引入非线性，以便它可以学习更复杂的函数。没有激活函数，神经网络将只能学习线性组合其输入数据的函数。

激活函数将输入转换为输出。激活函数负责决定一个神经元是否应该被激活。它通过计算加权和并进一步添加偏置来做出决定。激活函数的基本目的是在神经元的输出中引入非线性。

21) 有多少种激活函数？

• 二元阶跃
• Sigmoid
• Tanh
• ReLU
• Leaky ReLU
• Softmax
• 快速切换（Swish）

22) 什么是二元阶跃函数？

二元阶跃函数是一种通常基于阈值的激活函数。如果输入值高于或低于特定阈值限制，则神经元被激活，然后将相同的信号发送到下一层。此函数不允许多值输出。

23) 什么是 Sigmoid 函数？

Sigmoid 激活函数也称为 Logistic 函数。它传统上是神经网络的流行激活函数。输入数据被转换为介于0.0和1.0之间的值。大于 1.0 的输入值被转换为 1.0。类似地，小于 0.0 的值被转换为 0.0。对于所有可能的输入，函数的形状是从零到 0.5 再到 1.0 的 S 形。在 20 世纪 90 年代早期，它曾是神经网络的默认激活函数。

24) Tanh 函数是什么？

双曲正切函数，简称 tanh，是一种形状相似的非线性激活函数。它提供介于-1.0和1.0之间的输出值。在 20 世纪 90 年代后期和 2000 年代，该函数比 Sigmoid 激活函数更受模型青睐。它更容易训练，并且通常具有更好的预测性能。

25) ReLU 函数是什么？

实现激活函数的节点或单元称为修正线性激活单元，简称 ReLU。通常，使用整流器函数用于隐藏层的网络称为整流网络。

采用 ReLU 可以被认为是深度学习革命的几个里程碑之一。

26) Leaky ReLU 函数有什么作用？

Leaky ReLU (LReLU 或 LReL) 在输入小于零时允许小的负值。

27) Softmax 函数是什么？

Softmax 函数用于计算‘n’个不同事件的事件概率分布。使用 Softmax 的主要优点之一是输出概率范围。范围将在 0 到 1 之间，并且所有概率的总和将等于一。当 Softmax 函数用于多分类模型时，它返回每个类的概率，目标类将具有高概率。

28) Swish 函数是什么？

Swish 是一种新的、自门控激活函数。Google 的研究人员发现了 Swish 函数。根据他们的论文，它比 ReLU 具有相似的计算效率，并且性能更好。

29) 最常用的激活函数是什么？

ReLU 函数是最常用的激活函数。它有助于我们解决梯度消失问题。

30) ReLU 函数可以在输出层使用吗？

不，ReLU 函数必须在隐藏层中使用。

31) Softmax 激活函数在哪个层使用？

Softmax 激活函数必须在输出层中使用。

32) 您对自动编码器有什么理解？

自动编码器是一种人工神经网络。它可以在没有任何监督的情况下学习数据表示。网络通过将其输入复制到输出来自动学习；通常，其表示由比输入向量更小的维度组成。因此，它们可以学习有效的数据表示方式。自动编码器包含两个部分；一个编码器尝试将输入拟合到内部表示，一个解码器将内部状态转换为输出。

33) 什么是 Dropout？

Dropout 是一种廉价的正则化技术，用于减少神经网络中的过拟合。我们在每个训练步骤中随机丢弃一组节点。因此，我们为每个训练用例创建了一个不同的模型，并且所有这些模型共享权重。这是一种模型平均形式。

34) 您对张量（Tensors）有什么理解？

在深度学习中，张量是表示数据的标准。它们只是多维数组，允许我们表示具有更高维度的 T.io。通常，我们处理高维数据集，其中维度指的是数据集中存在的不同特征。

35) 您对玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）有什么理解？

玻尔兹曼机（也称为具有隐藏单元的随机 Hopfield 网络）是一种循环神经网络。在玻尔兹曼机中，节点具有某些偏倚地做出二元决策。玻尔兹曼机可以串联起来创建更复杂的系统，例如深度信念网络。玻尔兹曼机可用于优化问题的解决方案。

关于玻尔兹曼机的一些要点：

• 它使用循环结构。
• 它由随机神经元组成，这些神经元具有两个可能的状态之一：1 或 0。
• 其中的神经元处于自适应状态（自由状态）或固定状态（冻结状态）。
• 如果我们应用模拟退火或离散 Hopfield 网络，它就会变成玻尔兹曼机。

36) 什么是模型容量？

深度学习神经网络的容量控制着它可以学习的映射函数的类型范围。模型容量可以近似任何给定的函数。当模型容量较高时，意味着网络可以存储更多的信息。

37) 什么是损失函数？

损失函数描述了神经网络相对于给定的训练样本和预期输出的表现如何。它可能取决于权重和偏置等变量。它提供了神经网络整体的表现。在深度学习中，我们的首要任务是最小化损失函数。这就是为什么我们倾向于使用梯度下降的概念。

38) 解释梯度下降？

梯度下降是一种优化算法，用于通过不断沿着由梯度负值指定的下降最陡的方向移动来最小化某个函数。它是一种迭代算法，在每次迭代中，我们计算成本函数相对于每个参数的梯度，并通过以下公式更新函数的参数：

其中，

Θ - 参数向量，

α - 学习率，

J(Θ) - 成本函数

在机器学习中，它用于更新我们模型的参数。参数表示线性回归中的系数和神经网络中的权重。

39) 解释梯度下降的以下变体：随机、批量和小批量？

• 随机梯度下降
  随机梯度下降使用单个训练样本来计算梯度并更新参数。
• 批量梯度下降
  批量梯度下降用于计算整个数据集的梯度，并在每次迭代中执行一次更新。
• 小批量梯度下降
  小批量梯度下降是随机梯度下降的一种变体。它使用样本的小批量，而不是单个训练样本。小批量梯度下降是最流行的优化算法之一。

40) 小批量梯度下降的主要好处是什么？

• 与随机梯度下降相比，它在计算上更有效。
• 它通过找到平坦的最小值来提高泛化能力。
• 它通过使用小批量来提高收敛性。我们可以近似整个训练集的梯度，这可能有助于避免局部最小值。

41) 什么是矩阵逐元素乘法？举例说明。

逐元素矩阵乘法用于取两个相同维度的矩阵。它会产生另一个组合矩阵，其元素是矩阵 a 和 b 的相应元素的乘积。

42) 您对卷积神经网络（CNN）有什么理解？

卷积神经网络，通常称为 CNN，是一种前馈神经网络。它在其至少一个层中使用卷积。卷积层包含一组滤波器（核）。这个滤波器会滑过整个输入图像，计算滤波器权重与输入图像的点积。通过训练，网络会自动学习可以检测特定特征的滤波器。

43) 解释 CNN 的不同层。

CNN（卷积神经网络）中有四个应理解的层概念：

• 卷积
  该层包含一组独立的滤波器。所有这些滤波器都随机初始化。然后，这些滤波器将成为我们将要学习的网络参数。
• ReLU
  ReLU 层与卷积层一起使用。
• 池化
  它降低了表示的空间大小，以减少网络中的参数数量和计算量。此层独立地操作于每个特征图。
• 全连接
  完全连接层的神经元与前一层的所有激活都有完整的连接，如常规神经网络中所见。可以通过矩阵乘法后跟偏置偏移来轻松计算它们的激活。

44) RNN 是什么？

RNN 代表循环神经网络。它们是人工神经网络，旨在识别序列数据中的模式，例如手写、文本、口语、基因组和数值时间序列数据。RNN 由于其内部记忆而使用反向传播算法进行训练。RNN 可以记住它们收到的输入的重要信息，这使得它们在预测接下来会发生什么方面非常精确。

45) 在训练循环网络时会遇到哪些问题？

循环神经网络使用反向传播算法进行训练，但它应用于每个时间戳。它通常称为随时间反向传播（BTT）。

反向传播存在两个主要问题：

• 梯度消失
  当我们执行反向传播时，由于我们在网络中不断向后移动，梯度会越来越小。因此，与较晚层的神经元相比，较早层的神经元学习速度非常慢。较早层更有价值，因为它们负责学习和检测简单模式。它们是网络的构建块。
  如果它们提供不正确或不准确的结果，我们怎么能期望下一层和整个网络表现良好并提供准确的结果？训练过程耗时，模型的预测准确性会降低。
• 梯度爆炸
  爆炸式梯度是当大量误差梯度累积时出现的主要问题。它们会在训练期间导致神经网络模型权重发生非常大的更新。
  梯度下降过程在更新小且受控时效果最好。当梯度的幅度累积时，很可能会出现不稳定的网络。它可能导致结果预测不佳，甚至模型报告无用信息。

46) 解释 LSTM 的重要性。

LSTM 代表长短期记忆。它是一种人工 RNN（循环神经网络）架构，用于深度学习领域。LSTM 具有反馈连接，使其成为“通用计算机”。它不仅可以处理单个数据点，还可以处理整个数据序列。

它们是一种特殊的 RNN，能够学习长期依赖关系。

47) 自动编码器有哪些不同的层？简要解释。

自动编码器包含三层：

• 编码器
  编码器用于将输入压缩到潜在空间表示中。它将输入图像编码为低维压缩表示。压缩图像是原始图像的失真版本。
• 代码
  代码层用于表示馈送到解码器的压缩输入。
• 解码器
  解码器层将编码的图像解码回其原始维度。解码图像是对原始图像的简化重建。它从潜在空间表示中自动重建。

48) 您对深度自动编码器有什么理解？

深度自动编码器是简单自动编码器的扩展。深度自动编码器中的第一层负责原始输入中的一阶函数。第二层负责对应于一阶函数外观模式的二阶函数。深度自动编码器中存在的更深层倾向于学习更高阶的特征。

深度自动编码器是两个对称深度信念网络的组合：

• 前四到五层浅层代表编码一半。
• 另外四到五层的组合构成了解码一半。

49) 在深度学习中开发必要假设结构有哪些三个步骤？

开发假设结构的过程涉及三个具体操作。

• 第一步是算法开发。这个过程很漫长。
• 第二步是算法分析，代表过程中的方法。
• 第三步是实现通用算法的最终过程。整个框架是相互关联的，并且在整个过程中都需要。

50) 您对感知器（Perceptron）有什么理解？也解释一下它的类型。

感知器是一种神经网络单元（人工神经元），它执行某些计算来检测特征。它是一种用于二元分类器监督学习的算法。该算法用于使神经元能够学习并一次处理训练集中的元素。

有两种类型的感知器：

• 单层感知器
  单层感知器只能学习线性可分模式。
• 多层感知器
  多层感知器或具有两层或更多层的​​前馈神经网络具有更高的处理能力。