深度学习面试题（一）

AI大道理 2024-07-05 13:54:03

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深度学习面试题（一）	《AI视觉算法面试宝典100题第一季》致力于帮助同学们顺利通过面试，顺利入职AI视觉算法工程师一职。常心老师将从图像算法、深度学习、机器学习三个方面入手，根据多年面试经验，精心设计了基础、高频、中频面试题共100道，帮助大家进行面试模拟，以更好的应对职场面试。

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本文件包括了国内外各大IT企业（百度、华为、中兴、烽火科技等）的面试题目，可供向往这些企业的哥们们提供些参考

本微软面试100题系列，共计11篇文章，300多道面试题，截取本blog索引性文章：程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘5大系列集锦：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6543438，中的第一部分编辑而成，涵盖了数据结构、算法、海量数据处理等3大主题。闲不多说，眼下九月正是校招，各种笔试，面试进行火热的时节，希望此份微软面试100题系列的PDF文档能给正在找工作的朋友助一臂之力！如果读者发现了本系列任何一题的答案有问题，错误，bug，恳请随时不吝指正，你可以直接评论在原文之下，也可以通过私信联系我。祝诸君均能找到令自己满意的offer或工作，谢谢。July、二零一二年九月二十日

深度学习面试100题（第1-5题）：经典常考点CNN https://zhuanlan.zhihu.com/p/39185031 深度学习面试100题（第6-10题） https://zhuanlan.zhihu.com/p/39367605 深度学习面试100题（第11-15题） https://zhuanlan.zhihu.com/p/39450005 深度学习面试100题（第16-20题） https://zhuanlan.zhihu.com/p/39533743 深度学习面试100题（第21-25题

深度学习面试题1.深度学习常用算法，及相应应用场景有哪些2.什么数据集不合适做深度学习3.如何确定CNN卷积核通道数和卷积输出层的通道数4.什么是卷积5.什么是CNN的池化层（pool）6.CNN常用的几个模型7.CNN的特点以及优势8.卷积神经网络CNN中池化层作用9.常见的激活函数，激活函数有什么作用10.简述一下sigmoid函数11.CNN关键层有哪些12.什么是梯度爆炸13.梯度爆炸会引发什么问题14.如何确定是否出现梯度爆炸15.如何修复梯度爆炸问题重新设计网络模型使用 ReLU 激活函数使用长

为了帮助参加校园招聘、社招的同学更好的准备面试，SIGAI整理出了一些常见的机器学习、深度学习面试题。理解它们，对你通过技术面试非常有帮助，当然，我们不能只限于会做这些题目，最终的目标是真正理解机器学习与深度学习的原理、应用。1.比较Boosting和Bagging的异同二者都是集成学习算法，都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。Bagging：从原始数据集中每一轮有放回地抽取训练集，训练得到k...

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