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OGxnlHeqbQLvgmiQhzNINIbYSWPIZc 面试题 1. 在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？ OGxnlHeqbQLvgmiQhzNINIbYSWPIZc A：搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值 B：赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重 C：随机赋值，听天由命 D：以上都不正确的
回答通过率：53.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★ 难度：中级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 4 ）

MNJjbUQflSWXocjwTrWHaJpbHhYxQX 面试题 2. 在感知机中（Perceptron）的任务顺序是什么？ MNJjbUQflSWXocjwTrWHaJpbHhYxQX 1、随机初始化感知机的权重 2、去到数据集的下一批（batch） 3、如果预测值和输出不一致，则调整权重 4、对一个输入样本，计算输出值 A：1, 2, 3, 4 B：4, 3, 2, 1 C：3, 1, 2, 4 D：1, 4, 3, 2
回答通过率：66.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 5 ）

zCLiMMdDSpvOmKRwgKNcrOMGQuOORF 面试题 3. sigmoid导数为（）？ zCLiMMdDSpvOmKRwgKNcrOMGQuOORF 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：45.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★ 难度：中级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 4 ）

LrixzUjDxbSTPfDHBKroNIdzpTTeHL 面试题 4. 当在卷积神经网络中加入池化层(pooling layer)时，平移变换的不变性会被保留，是吗？ LrixzUjDxbSTPfDHBKroNIdzpTTeHL 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：58.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★ 难度：中级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 5 ）

JtcRQCMZfjbYdRdHyEsPTfyWFOQzSx 面试题 5. 构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入？ JtcRQCMZfjbYdRdHyEsPTfyWFOQzSx 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：52.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 3 ）

kCQmtHPgHVqITtAXbYCtOwzntebjDU 面试题 6. 训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？ kCQmtHPgHVqITtAXbYCtOwzntebjDU 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：66.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 4 ）

HOwxbQfQWMLmvFGVCHUfbIBAWUFYei 面试题 7. 简述下列哪个函数不可以做激活函数？ HOwxbQfQWMLmvFGVCHUfbIBAWUFYei 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：72.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 4 ）

SLWpjXgoOdazpveWrHDlMFUofQjKOn 面试题 8. 给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？ SLWpjXgoOdazpveWrHDlMFUofQjKOn 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：50.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★★ 难度：中级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 3 ）

THZQXiOdxCgxcwThskOWvBBpQHgZsV 面试题 9. 下列哪项关于模型能力（model capacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）？ THZQXiOdxCgxcwThskOWvBBpQHgZsV 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：70.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★ 难度：中级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 5 ）

nlDncAvQEStLqvikCAurxQTZgKGmKZ 面试题 10. 考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络？ nlDncAvQEStLqvikCAurxQTZgKGmKZ 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：56.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 3 ）

iYlLlnlHeQAxBQSKbvkwNImHHtroGb 面试题 11. 深度学习是当前很热门的机器学习算法，在深度学习中，涉及到大量的矩阵相乘，现在需要计算三个稠密矩阵A,B,C 的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m∗n，n∗p，p∗q，且m iYlLlnlHeQAxBQSKbvkwNImHHtroGb 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：52.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★ 难度：中级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 4 ）

oOZzzkMLSQBsodjhNkCYGqGTXompDS 面试题 12. 假设你需要调整超参数来最小化代价函数（cost function），会使用下列哪项技术？ oOZzzkMLSQBsodjhNkCYGqGTXompDS 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：68.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 4 ）

qRGqrfBdQtUsLivUpjeShLiOEgdQvH 面试题 13. 下列哪个神经网络结构会发生权重共享？ qRGqrfBdQtUsLivUpjeShLiOEgdQvH 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：57.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 4 ）

IMypcPvDTmXNEIWaDljHdrtmfXtiNO 面试题 14. 假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗？ IMypcPvDTmXNEIWaDljHdrtmfXtiNO 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：42.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 5 ）

PwBoMEehiYtfMYNIZqUiYYArkFpDOd 面试题 15. 下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？ PwBoMEehiYtfMYNIZqUiYYArkFpDOd 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：65.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 3 ）

sEAUTmyYtGWNLJMzrLQmUPkuhvawYO 面试题 16. 混沌度(Perplexity)是一种常见的应用在使用深度学习处理NLP问题过程中的评估技术，关于混沌度，哪种说法是正确的？ sEAUTmyYtGWNLJMzrLQmUPkuhvawYO 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：55.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★ 难度：中级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 5 ）

zrtZlnlKlFqitbSfBjRrwLgGfnbfKa 面试题 17. 神经网络模型（Neural Network）因受人类大脑的启发而得名，神经网络由许多神经元（Neuron）组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出，如下图所示。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？ zrtZlnlKlFqitbSfBjRrwLgGfnbfKa 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：65.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★ 难度：中级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 3 ）

UjsojEBvoNaEVuGNAhXrztcGahUbnE 面试题 18. 简述如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？ UjsojEBvoNaEVuGNAhXrztcGahUbnE 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：63.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 3 ）

chOuwXYXsmKtRGNxunFsEeMGKMOEOc 面试题 19. 假设你有5个大小为7x7、边界值为0的卷积核，同时卷积神经网络第一层的深度为1。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3的数据，那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少？ chOuwXYXsmKtRGNxunFsEeMGKMOEOc 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：72.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 3 ）

jQkXlGUkDmwoFnVtLpGqIluuSfhHKW 面试题 20. ResNet-50 有多少个卷积层？ jQkXlGUkDmwoFnVtLpGqIluuSfhHKW 🔈 请登录超级码客会员，显示面试题题干内容！
回答通过率：40.0% 📃 「点击刷题」推荐星级： ★★★★ 难度：初级类型：选择题 ▸ 写笔记（ 4 ）