计算机视觉基础

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增大感受野的方法？
原题
关联题目CNN 的感受野是什么，如何计算和调整？模型基础与推理 / 多模态与生成模型原理机制进阶0篇相关面经
神经网络的正则化方法？过拟合的解决方法？
原题
关联题目微调时如何判断并缓解过拟合？模型训练与对齐 / 训练框架、调参与排障故障排查进阶1篇相关面经
梯度消失和梯度爆炸的原因是什么？
原题
关联题目如何处理梯度消失与梯度爆炸？已有答案模型训练与对齐 / 训练框架、调参与排障故障排查进阶2篇相关面经
深度学习为什么在计算机视觉领域这么好？
原题
关联题目神经网络有哪些优势、局限及适用条件？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统概念解释进阶0篇相关面经
为什么神经网络种常用relu作为激活函数？
原题
关联题目大语言模型常用哪些激活函数，为什么采用这些函数？模型基础与推理 / 模型架构与表示原理机制进阶1篇相关面经
卷积层和全连接层的区别是什么？
原题
关联题目卷积层与全连接层有什么区别，CNN 为什么适合图像？模型基础与推理 / 多模态与生成模型比较选型进阶0篇相关面经
什么是正则化？L1正则化和L2正则化有什么区别？
原题
关联题目L1 与 L2 正则化的原理、差异及适用场景是什么？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统比较选型基础0篇相关面经
常见的损失函数有哪些？你用过哪些？
原题
关联题目预测模型常用哪些损失函数？模型基础与推理 / 机器学习与推荐系统概念解释进阶1篇相关面经
dropout为什么能解决过拟合？
原题
关联题目Dropout 为什么有助于缓解过拟合？模型训练与对齐 / 训练框架、调参与排障原理机制进阶0篇相关面经
深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？
原题
关联题目训练时如何选择关键超参数并判断其影响？模型训练与对齐 / 训练框架、调参与排障方案设计进阶2篇相关面经