程式設計題彙總4
本部分主要是機器學習的題目
1.神經網路訓練時使用Dropout主要目的是什麼？ 訓練和測試時使用的區別是什麼
2.深度學習解決過擬合和欠擬合的策略都有哪些？
過擬合
Data Augmentation。人工增加訓練集的大小. 通過平移, 翻轉, 加噪聲等方法從已有資料中創造出一批”新”的資料.
Regularization。資料量比較小會導致模型過擬合, 使得訓練誤差很小而測試誤差特別大. 通過在Loss Function 後面加上正則項可以抑制過擬合的產生. 缺點是引入了一個需要手動調整的hyper-parameter.
Dropout
Batch Normalization
Unsupervised Pre-training. 用Auto-Encoder或者RBM的卷積形式一層一層地做無監督預訓練, 最後加上分類層做有監督的Fine-Tuning.
Early Stop. 提前停止訓練
適當新增pooling層能減輕過擬合
減少模型複雜度
欠擬合
3. CNN中
4. 如何將Fully Connected layer轉化為Fully Convolutional layer?
5. 比較vgg16, InceptionBN, Resnet-50網路訓練計算量大小，並排序
6. 在Faster RCNN中，設計不同尺寸的anchors的目的
7.解釋DCNN中bottleneck的作用
8. Inception v1, v2, v3, v4 不同點
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