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网易深度学习算法面经

﹃抹高傲旳笑
发布于2021-02-25 10:43:58 46浏览
一面主要问题

1. 什么是凸集、凸函数、凸学习问题?

2. L0、L1、L2正则化? 

3. 无监督学习方法有哪些? 

4. 空洞卷积(dilated convolution)的理解? 

5. 增大感受野的方法? 

6. 卷积层中感受野大小的计算? 

7. 梯度下降法和牛顿法的优缺点? 

8. 解决训练样本类别不平衡问题? 

9. 各个激活函数的优缺点? 

10. 神经网络的正则化方法?/过拟合的解决方法? 

11. 目标检测领域的常见算法? 

12. Batch Normalization如何实现?作用?

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