随着人工智能技术的突飞猛进,AI工程师成为了众多求职者梦寐以求的职业。想要拿下这份工作,面试的时候得展示出你不仅技术过硬,还得能解决问题。所以,提前准备一些面试常问的问题,比如机器学习的那些算法,或者深度学习的框架,还有怎么优化模型,这些都是加分项,能有效提高面试通过率。
本篇小编整理了一些高频的机器学习深化方面的面试题,这些题目都是从实际面试中总结出来的,非常具有代表性和实用性,希望对你有帮助。
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Tanh
D. Leaky ReLU
答案: B
解析: Sigmoid函数的导数在输入值较大或较小时接近于0,这会导致梯度消失问题。
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Leaky ReLU
D. ELU
答案: B
解析: Sigmoid函数在输入值较大或较小时,其导数接近于0,这会导致梯度消失问题。
A. (-1, 1)
B. (0, 1)
C. [0, 1]
D. [-1, 1]
答案: B
解析: Sigmoid函数的输出范围是(0, 1),即不包括0和1。
A. Sigmoid
B. Softmax
C. ReLU
D. Linear
答案: C
解析: ReLU(Rectified Linear Unit)因其计算效率高且能有效缓解梯度消失问题,常用于隐藏层。
A. -1
B. 0
C. 1
D. ∞
答案: C
解析: 当输入\( x \)为正无穷大时,Sigmoid函数的输出值趋近于1。
A. 0.25
B. 0.5
C. 1
D. 0
答案:A
解析: Sigmoid函数的导数的最大值发生在\( x = 0 \)时,此时导数值为0.25。
A. Sigmoid
B. Tanh
C. ReLU
D. ELU
答案: C
解析: ReLU因其简单的计算形式,具有很高的计算效率,因此在深度学习中被广泛采用。
A. ReLU
B. Leaky ReLU
C. PReLU
D. Sigmoid
答案: D
解析: Sigmoid函数在输入值远离原点时梯度非常小,容易导致梯度消失问题。
A. 没有梯度消失问题
B. 更快的计算速度
C. 减轻了神经元死亡问题
D. 输出范围更宽
答案: C
解析: Leaky ReLU通过在负值区域引入一个斜率,减轻了ReLU中的神经元死亡问题。
A. PReLU在负值区域的斜率是固定的
B. PReLU在负值区域的斜率是可以学习的
C. PReLU没有负值区域
D. PReLU的计算更简单
答案: B
解析: PReLU允许负值区域的斜率作为一个可学习的参数,而Leaky ReLU的斜率是固定的。
A. 线性计算
B. 指数计算
C. 对数计算
D. 幂次方计算
答案: B
解析: ELU在负值区域采用了指数函数的形式来计算输出。
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Tanh
D. ELU
答案: C
解析: Tanh函数的输出范围是[-1, 1],且在0处输出也为0,这使得它更适合需要零均值输出的情况。
A. 因为其输出范围为[0, 1]
B. 因为其在负值区域采用指数函数,使得输出均值接近零
C. 因为其没有负值区域
D. 因为其在正值区域采用线性函数
答案: B
解析: ELU在负值区域的指数函数处理使得其输出均值接近零,有助于减少偏移效应。
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Tanh
D. ELU
答案: B
解析: Sigmoid函数由于其梯度消失问题,通常不适合用作隐藏层的激活函数。
这些机器学习面试题,不光是理论,还有实际应用,都是面试里经常碰到的。
所以,准备充分了,自然就能在面试官面前大放异彩,希望这些题目能帮你在面试中一路过关斩将,拿到你梦寐以求的offer。
全部0条评论
快来发表一下你的评论吧 !