大卷积神经网络面试问答

[jakiyasultana]

在引入受人脑启发的模型后，人工智能领域发生了戏剧性的变化。一种这样的模型是卷积神经网络 (CNN)，它在解决与图像相关的数据科学问题中得到普及。许多公司现在开始有兴趣利用CNN来发展他们的业务，因此与深度学习相关的工作岗位有所增加。如果您正在准备此类工作的面试，请阅读这些常见的卷积神经网络面试问题和答案，以便在下一次面试中取得成功。 数据科学项目 使用 PyTorch 构建 CNN 模型以进行图像分类 可下载的解决方案代码 | 解释性视频 。

技术支持 十大卷积神经网络面试问答 这里列出了机器学习工作面试中十大常见的卷积神经网络面试问题和答案什么是激活函数？画出常用激活 越南电话号码表 函数的图形。 激活函数是用于评估神经网络中节点输出的函数。它是两个量的总和——输入值和偏置项的加权和。输出值决定特定神经网络层中的特定神经元是否被激活。 2. CNN 架构中有哪些不同类型的池化层？ 假设过滤器大小为 2x2，在神经网络中创建池化层的三种常见方法是： Max Pooling：它返回感受野中 4 个元素中的最大值。



平均池化：在这种情况下，计算四个值的平均值以产生输出。 L 2 Pooling：计算四个元素的平方和的平方根。 3.什么是填充？为什么我们需要填充？ 填充是指在矩阵的边上添加一层零/一的过程。我们执行填充，以便我们可以顺利地实现卷积操作。 4.什么是迁移学习？ 迁移学习是利用预训练模型获得的知识及其知识来解决更复杂问题的过程。 5. 评估特征图的大小，假定图像大小为 32x32，过滤器大小为 5x5，步幅为 1，并且没有填充。 由于没有填充，特征图的大小为。