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快手深度学习算法面经

脚踏日月
发布于2021-03-09 10:37:33 47浏览
技术问题汇总

1自我介绍

2.项目介绍

3.项目问题延伸

4.解释GoogLeNet的Inception模块的原理 

5.解释反卷积的原理和用途 

6.解释批量归一化的原理 

7.解释SVM核函数的原理 

8.什么是过拟合,过拟合产生的原因是什么?有什么方法能减轻过拟合? 

9.什么样的函数可以用作激活函数? 

10.什么是鞍点问题? 

11.在训练深度神经网络的过程中,遇到过哪些问题,怎么解决的? 

12.SVM如何解决多分类问题 

13.列举你知道的聚类算法 

14.K均值算法中,初始类中心怎么确定 

随机选择K个样本作为类中心,将样本随机划分成K个子集然后计算类中心

15、你想了解什么?

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快手深度学习算法面经

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