目录 一,滤波器与卷积核 二,卷积层和池化输出大小计算 2.1,CNN 中术语解释 2.2,卷积输出大小计算(简化型) 2.3,理解边界效应与填充 padding 参考资料 三,深度学习框架的张量形状格式 四,Pytorch 、Keras 的池化层函数理解 4.1,torch.nn.MaxPool2
完整内容:深度学习算法工程师面试问题总结| 深度学习目标检测岗位面试总结——点击即可跳转 1. 介绍YOLO,并且解释一下YOLO为什么可以这么快? 2. 介绍一下YOLOv3的原理? 3. YOLO、SSD和Faster-RCNN的区别,他们各自的优势和不足分别是什么? 4. 介绍一下CenterNet的原理,它与传统的目标检测有什么不同点? 5. Cente...
在深度学习的优化过程中, \theta_t是t时刻的模型权重weights, v_t是t时刻的shadow weights,在梯度下降过程中,会一直维护着这个shadow weights(不参与训练的),基本的假设是,模型权重在最后的n步内,会在实际的最优点处抖动,所以取最后n步的平均,使得模型更加鲁棒。
选取合适的优化算法(例如梯度下降,Adam等) 是否存在过拟合 1.24深度学习训练中是否有必要使用L1获得稀疏解? 没必要。对于加了L1正则的神经网络,大部分深度学习框架自带的优化器训练获得不了稀疏解;如果稀疏解的模式是无规律的,这种稀疏意义不大。 1.25神经网络数据预处理方法有哪些?中心化/零均值,归一化 1.26如何初始...
大厂必考深度学习算法面试题总结 包含深度学习基础、CNN 模型、机器学习等知识点的必考算法面试题 梯度消失 梯度爆炸 数据增强方法 损失函数 反向传播算法 5个必考的大厂SQL面试题 学Python的同学,SQL也一定要学习,SQL几乎是每个数据岗的必备题目,下面分享几个常见的大厂SQL习题。(1)找出连续7天登陆,连续30天登陆的...
Caffe是深度学习的一个框架,Caffe框架主要包括五个组件:Blob、Solver、Net、Layer、Proto;框架结构如下图所示。这五大组件可以分为两个部分:第一部分,Blob、Layer和Net,这三个组件使得Caffe构成基于自己的模块化的模型,caffe是逐层地定义一个net,而net是从数据输入层到损失曾自下而上定义整个模型,Blob在caffe中是处...
深度学习算法工程师面试真题来啦!#人工智能#自然语言处理#机器学习#面试题#算法工程师 最新图文 要学会表达爱,学会好好爱身边的人。 晚安。 (主要是为了清库存)#感觉至上 #情绪稳定 #库存 9 #天上下雨地下滑自己摔倒自己爬,要想朋友帮一把,那也得是酒换酒来茶换茶[赞] 2 生活逼我成熟稳重 沉默少说话 情绪...
这是深度学习面试中最常被问到的问题之一。 1974年,Paul Werbos首次给出了如何训练一般网络的学习算法—back propagation。这个算法可以高效的计算每一次迭代过程中的梯度。反向传播算法是目前用来训练人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的最常用且最有效的算法。其主要思想是: ...
深度学习算法工程师面试 算法工程师面试题目 这里的面试题都是自己看到的,然后感觉比较好的一些面试题目:(会陆续更新) 一、有一个数组 int array[100];本来应该存放的数为1~100,但是有两个数据丢失了,值变成了0。问如何找出丢失的那两个数? 思路:
最优化方法包括一阶的最优化算法(梯度下降)和二阶的最优化算法(牛顿法)。 1. 一阶的最优化算法:梯度下降方法 1.1 批量梯度下降(BGD):批量梯度下降法是最原始的形式,它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。 优点:(1)一次迭代是对所有样本进行计算,此时利用矩阵进行操作,实现了并行,迭代的次数相对较...