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软通深度学习算法面经

了了无期
发布于2021-03-05 15:58:36 43浏览
技术二面

1.自我介绍

2.项目介绍

3.残差网络为什么能做到很深层?

4.相比sigmoid激活函数ReLU激活函数有什么优势? 

5.卷积神经网络中空洞卷积的作用是什么? 

6.解释下卷积神经网络中感受野的概念? 

7.模型欠拟合什么情况下会出现?有什么解决方案? 

8. 适用于移动端部署的网络结构都有哪些? 

9. 卷积神经网络中im2col是如何实现的? 

10.多任务学习中标签缺失如何处理? 

11.梯度爆炸的解决方法? 

12.深度学习模型参数初始化都有哪些方法?

13.反问了解

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软通深度学习算法面经

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