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深度学习面试建议

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GPU云服务器能安装哪些视频处理软件?

现如今是做动漫还是做视频,处理剪辑视频已经变成我们常见的工作,2020年数年来很多视频处理软件有新格式、新技术和新功能让软件更加强大。这让许多非专业人士也能制作许多高质量的视频!如果配上GPU加速云服务器,简直是视频制作剪辑的必杀技……

深度学习入门门槛很低,但要是想真正精通还是有难度的,真正想要对这个能有所了解,可以选用GPU云服务器来进行一下了解!

 

GPU加速云服务器

深度学习环境搭建来说比较容易,您可以参考:

《gpu云服务器使用Docker部署深度学习环境(上)》

《gpu云服务器使用Docker部署深度学习环境(中)》

《gpu云服务器使用Docker部署深度学习环境(下)》

一、深度学习面试的建议

bat三家都喜欢问大量的计算机基础知识,考察工程能力,b都喜欢问数据结构和leetcode,t问的比较随意但是很考察思维能力;(当然还是得看面试官)

对于像我这种非计算机班科出身的(数学统计),面机器学习算法的公司比较容易,面工程的公司比较难;

深度学习入门门槛很低,但是精通门槛很高,仍然很多东西都是黑盒子,因此如果真的没有这方面经验,不建议写进简历,很容易被问倒;面试官如果自身不精通,他压根不会问深度学习,如果问了,那他基本上还是比较懂行的;(个人经验,不一定准)

面试有些问题不确定,就说自己知道的,知道多少说多少,反正不能什么都不说;

我最近换工作,基本上轮了一圈大的互联网公司,下面是我的面经,希望对nlp或者机器学习深度学习感兴趣的朋友准备面试有点帮助,有些问题我答得不准希望不吝赐教;

 

深度学习

二、深度学习经典习题

1.梯度下降算法的正确步骤是什么?

a.计算预测值和真实值之间的误差

b.重复迭代,直至得到网络权重的最佳值

c.把输入传入网络,得到输出值

d.用随机值初始化权重和偏差

e.对每一个产生误差的神经元,调整相应的(权重)值以减小误差

A.abcde B.edcba C.cbaed D.dcaeb

解析:正确答案D,考查知识点-深度学习。

2.已知:

– 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成,神经网络是对大脑的简单的数学表达。

– 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。

– 神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数。

– 为了得到最佳的神经网络,我们用梯度下降方法不断更新模型

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?

A.加入更多层,使神经网络的深度增加

B.有维度更高的数据

C.当这是一个图形识别的问题时

D.以上都不正确

解析:正确答案A,更多层意味着网络更深。没有严格的定义多少层的模型才叫深度模型,目前如果有超过2层的隐层,那么也可以及叫做深度模型。

3.训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。这么说是对,还是不对?

A.对 B.不对

解析:对。如寒sir所说,训练CNN时,可以进行这些操作。当然也不一定是必须的,只是data augmentation扩充数据后,模型有更多数据训练,泛化能力可能会变强。

4.下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果?

A.Boosting B.Bagging C.Stacking D.Mapping

解析:正确答案B。Dropout可以认为是一种极端的Bagging,每一个模型都在单独的数据上训练,同时,通过和其他模型对应参数的共享,从而实现模型参数的高度正则化。

5.下列哪一项在神经网络中引入了非线性?

A.随机梯度下降

B.修正线性单元(ReLU)

C.卷积函数

D.以上都不正确

解析:正确答案B。修正线性单元是非线性的激活函数。

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