【参考答案】神经网络在训练的时候随着网络层数的加深,激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失。 而BatchNormalization的作用是通过规范化的手段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域,从而使梯...
点击@CV计算机视觉,关注更多CV干货 查看原文获取更好的阅读体验:原文链接 深度学习中常用的正则化技术有哪些? 1.在损失函数中使用正则化 在损失函数中添加L1或者L2正则化项,鼓励模型学习到较小的权重。 L1正则化损失函数:LL1(θ)=L(θ)+λ∑i|θi| L2正则化损失函数:LL2(θ)=L(θ)+λ2∑iθi2 2.Dr...
cv算法常见面试题 CV算法的常见面试题包括但不限于: 1.目标检测算法:如Faster R-CNN和YOLO在实现上的主要区别是什么? 2.图像分类算法:如ResNet和VGG在卷积神经网络设计方面的区别是什么? 3.深度学习模型:如何处理深度学习中的过拟合问题? 4.特征提取:在卷积神经网络中,特征提取的具体过程是什么? 5.优化算法:...
总体上来说网络结构与损失函数决定了没有对网络进行任何得拉伸变换或者刚体变 换。卷积神经网络主要是对图像产生滤波操作。loss 得约束也只是改变了卷积核得取值。
4、使用 batchnorm 5、使用残差结构 6、LSTM 的结构设计也可以改善 RNN 中的梯度消失问题。 梯度消失和梯度爆炸问题都是因为网络太深,网络权值更新不稳定造成的,本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应。 以上是总结的CV面试题,用来共勉,以后还会每次总结。
cv 计算机视觉面试题 计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，涉及到图像处理、模式识别、深度学习等多个方面。在计算机视觉的面试中，可能会涉及到以下一些常见的问题：1. 请介绍一下计算机视觉领域的常见任务和应用？计算机视觉领域的常见任务包括目标检测、图像分类、物体识别、图像分割、人脸识别等。在应用方面，...
CV面试题目总结(一)- 深度学习算法 简介: 注:由于面试官面试的针对人脸识别项目,所以问的人脸识别相关题目比较多。 目录 1.介绍一下人脸识别项目。 (1)首先利用dlib进行人脸的数据集采集和建立 1)通过摄像头采集人脸图像。 2)建立人脸图像的label信息。
CV面试题目总结(一) 技术标签: 计算机视觉 python cv 人脸识别 深度学习 注:由于面试官面试的针对人脸识别项目,所以问的人脸识别相关题目比较多。 目录 1.介绍一下人脸识别项目。 2.PCA是什么? 3.常用聚类算法有哪些? 4.解释一下KNN、K-means。 5.有哪些数据增强算法?为什么要进行数据增强? 6.什么是二阶段...
YOLO 原作者之前宣布退出CV界,YOLOv4 的作者其实不是前三篇 YOLO 的一作 1. 2. 3. YOLOv4 是对 YOLOv3 的一个改进。它的改进方法就是总结了几乎所有的检测技巧,又提出一点儿技巧,然后经过筛选,排列组合,挨个实验(ablation study)哪些方法有效。
渣硕一枚,没有顶会(paper也没有)没有比赛没有大厂实习,只在一家人工智能创业公司实习过,这两个月全在刷题和刷面经中度过,不断查缺补漏。秋招到现在笔面被拒了11家,拿到了5个offer,包括欢聚时代,大华,oppo,华为,平安科技。 我整理了接近100道cv相关的面试题(包