深度学习和机器学习——试题

问题1
写出常见的正则化和防止过拟合的技术,平时调参的经验
解答:
防止过拟合:

  • early stopping
  • 参数正则化

问题2
dropout为什么解决overfitting,L1和L2 regularization原理,为什么L1 regularization可以使参数优化到0, batch normalizatin为什么可以防止梯度消失爆炸;

问题3
模型欠拟合的解决方法

问题4
写出三个损失函数,并分析特点和使用场景

问题5
VGGNet,GoogleNet,Resnet的特点和对比

问题6
分析梯度弥散和梯度爆炸的原因,及其解决手段
答:
梯度爆炸的预防方案:L1或者L2正则化;
梯度爆炸的解决方案:梯度截断;
梯度消失的预防方案:LSTM结构;参数初始化;选用ReLU激活函数;正则化。

问题7
深度学习是否是万能的,深度学习未来发展的方向,你的观点

问题8
CNN做卷积的运算时间复杂度

问题9
LSTM结构推导,为什么比RNN好?

问题10
类别不平衡时怎么办?

问题11
Random forest和GBT描述;

问题12
random forest的算法描述+bias和variance的分解公式;

问题13
用EM理论推导GMM

问题14
SVM的dual problem推导

问题15
HMM原理

问题16
HMM和CRF的本质区别;

问题17
频率学派和贝叶斯派的本质区别;

问题18
常用的优化方法;

问题19
矩阵行列式的物理意义(行列式就是矩阵对应的线性变换对空间的拉伸程度的度量,或者说物体经过变换前后的体积比)

问题20
python写k-means

问题21
动态预测每个区域的用车需求量;

问题22
怎么样识别文本垃圾信息

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