# 深度学习面试基础问题总结
在迅速发展的人工智能领域，深度学习已成为热门话题。很多求职者需要对这方面的知识进行充分的准备，以在面试中表现良好。本文将指导你如何总结深度学习面试基础问题的内容，包括流程、所需步骤和具体代码示例。
## 整体流程
首先，我们可以将整个总结过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-10-16 06:01:31
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序言理论知识篇面试知识点总结，自问自答，学习、记录、分享和复习。
原创
2021-11-18 10:10:38
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身为一个两年半经验的前端，这些问题没答出来其实还是蛮丢人的。 第一个问题： 原型链 这是js常见问题，其实也用过，但是因为业务代码需要用到的原型链的东西比较少，所以写
原创
2017-03-12 11:51:19
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1.常问问题1） 什么是过拟合：过拟合是对训练样本过度描述，使得模型的繁华能力很弱，对于训练样本能获得很好的效果，但是在测试样本上的表现很差。2） 如何解决过拟合问题：解决过拟合问题的主要方式是增加模型的普适性，在训练中的体现就是需要包含各种样本情况，使得模型训练的结果更加具有普适性。具体有：增加样本的数量（或是增加噪声，样本本就不是无限多的，所以可以对原始样本集做旋转平移变化以及添加噪声数据。这
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2023-10-27 22:19:04
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深度学习面试经典问题
深度学习是人工智能的一个重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。面对快速发展的深度学习技术，求职者在面试中常常会遇到一些经典的问题。本文将介绍几个常见的深度学习面试问题，并提供相应的代码示例。
问题1：什么是反向传播算法？请用代码实现一个简单的神经网络，并使用反向传播算法进行训练。
反向传播算法是一种用于训练神经网络的方法，通过计算模型输出与真实
原创
2023-08-24 18:04:50
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# 深度学习面试问题实现的步骤
深度学习是人工智能领域中的重要分支，相应的面试问题也常常涉及到深度学习的原理、算法和应用等方面。本文将介绍如何实现“深度学习面试问题”的过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程概述
下面是实现“深度学习面试问题”的整个流程的概览：
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(理解面试问题要求)
B --> C(了解深度学习相关知识
原创
2023-08-17 10:47:26
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序言OCR篇面试知识点总结，问题收集、自问自答，学习、记录、分享和复习。OCR面试知识点总结1. 介绍一下CRNN和CTC的原理2. 介绍一下cnn+Attention的原理3. CTC和Attention的优势分别是什么？4. 介绍一下DBNet文本检测算法，它为什么这么快？5. 介绍一下PSENet算法6. 介绍一下CTPN算法的原理7. 介绍一下你常用的文本检测算法，并解释使用其的原因...
原创
2021-11-18 16:08:41
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1. 在训练过程中,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? 不能说明这个模型就是无效的，造成模型不收敛的原因有很多，可能经过调整，模型效果很好。原因：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。数据没有进行归一化的操作。 2. 什么是梯度消失?
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2024-05-13 15:34:41
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干货分享
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2021-08-13 17:11:30
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学习的东西，很难用一句话概括出来，但是我们可以总结其中的重点，再通过思维的延申到实现细节上，是不错的学习方式。废话说得太多了
原创
2021-11-18 10:12:34
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往期回顾 常见的深度学习面试题及解答(一) 常见的深度学习面试题及解答(二) 1. 怎样提升网络的泛化能力？ 从数据上提升性能：收集更多的数据，对数据做缩放和变换，特征组合。从算法调优上提升性能：用可靠的模型诊断工具对模型进行诊断，权重的初始化，用小的随机数初始化权重。对学习率进行调节，尝试选择合适的激活函数，调整网络的拓扑结构，调节batch和epoch的大小，添加正则化的方法，尝试使
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2023-09-05 11:15:23
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自己救自己系列，不然要没工作了，我太难了。我只是个木得感情的搬运机器，以下内容都附有原链接地址，你不想我搬运的话，可以联系我删除好勒。红色加粗是我见了好多次，感觉经常会考得点。1、首先来一个手推BP反向传播 推荐《Neural Network and Deep Learning》中的四个公式。
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2023-10-12 21:05:28
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# 深度学习面试基本问题及其解答
深度学习作为人工智能的重要组成部分，近年来在多个领域取得了显著的进展。在参加深度学习的面试时，了解一些基本问题非常重要。本文将介绍深度学习的一些常见面试问题，并提供相关的代码示例及理论解析，帮助读者更好地准备面试。
## 深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，主要通过构建神经网络来学习数据中的特征。与传统机器学习方法相比，深度学习模型可以自动提取特征，
判别式模型和生成式模型的区别？ 判别方法：由数据直接学习决策函数 Y = f（X），或者由条件分布概率 P（Y|X）作为预测模型，即判别模型。生成方法：由数据学习联合概率密度分布函数 P（X,Y）,然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型。由生成模型可以得到判别模型，但由判别模型得 ...
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2021-09-16 14:59:00
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Wide&Deep：推荐下面的参考资料，讲解非常详细，包括自己对于Wide&Deep和推荐系统的看法。1. Wide&Deep论文的贡献：联合训练Wide&Deep框架，分别为带有Embedding层的前向NN和带有特征变换的线性模型；在Google Play进行实现和应用，作者进行了AB测试，相比Wide模型带来了3.9%的提升；TensorFlow开源实现； （
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2024-01-09 16:56:01
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这是对白的第51期分享作者 l 清雨卢 出品 l 对白的算法屋前言真的是千呼万唤始出来emmmm，去年春招结束写了篇面试的经验分享。在文中提到和小伙伴整理了算法岗面试时遇到的常见...
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2022-12-28 11:13:18
167阅读
最近面试高频问题，回答的一脸懵逼因为面试官，基本都是先问项目中相关知识点以及延申问题，然后询问擅长的技术栈并深挖，最后来一个问题: 你遇到的最深刻问题是什么？怎么解决？卧槽, 前面两个部分已经将项目中问题，及知识点说完了，现在又问这个是啥意思？突然一下不知道说什么了。怎么感觉没有遇到啥问题？离线： 数据倾斜 实时： 程序稳定性及数据一致性，数据恢复 数据治理：到底怎么回答才合适？被问到这样的问题时
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2024-02-23 09:39:03
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Linux产看日志的命令： cat命令： more命令： less命令 head命令 tail命令 select * from 表名 limit 起始下标，数量 给你一个.class文件如何查看jdk的版本，打开.class文件，查看第一行： 2E 46 jdk1.22F 47 jdk1.330 4 ...
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2021-07-28 17:28:00
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人工智能（AI）是指将机器或计算机程序赋予类似于人类智能的能力，即可以像人一样感知、理解、学习、推理和创造。*
原创
2024-08-20 09:24:43
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来自Amazon，谷歌，Meta, Microsoft等的面试问题，本文接着昨天的文章整理了机器学习和深度学习的问题54、什么是机器学习?机器学习是
原创
2024-05-15 14:06:37
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