腾讯 AILab CV视觉算法一面面试题12道|含解析

时间:2024-06-15 16:18:46 作者: 字数:5215字

问题1、介绍transformer

Transformer是一种用于处理序列数据的模型,特别适用于自然语言处理任务。它由编码器和解码器组成,其中核心结构包括自注意力机制和前馈神经网络。

  • 编码器:包含多个相同的层,每个层都有两个子层,分别是多头自注意力机制和前馈神经网络。这些层之间通过残差连接和层归一化进行连接。

  • 解码器:同样由多个相同的层组成,每个层包含三个子层,分别是多头自注意力机制、多头注意力机制(用于处理编码器输出),和前馈神经网络。

问题2、过拟合怎么解决?

过拟合是指模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现较差的现象。解决过拟合的方法包括:

  • 数据增强:增加训练数据的多样性,如图像旋转、翻转等。

  • 正则化:在损失函数中添加正则化项(如 L1 或 L2 正则化)。

  • 提前停止:在验证集上监控模型性能,提早终止训练以避免过拟合。

  • 减少模型复杂度:减少模型参数数量,如减少层数或每层的神经元数量。

  • 使用 Dropout:在训练过程中随机忽略一部分神经元,防止过拟合。

问题3、正则化方式有什么?

常见的正则化方法包括:

L1 正则化:在损失函数中添加权重绝对值的和作为正则化项。

L2 正则化:在损失函数中添加权重平方和作为正则化项。

Dropout:在训练过程中随机忽略部分神经元。

问题4、L1、L2正则化区别

1正则化:

  • 增加的正则化项为权重向量的绝对值之和。

  • 促使模型参数变得稀疏,即某些权重变为零,从而实现特征选择的效果。

L2正则化:

  • 增加的正则化项为权重向量的平方和。

  • 通过减小权重的同时保持它们都非零,对权重进行平滑调整。

区别:

  • L1正则化倾向于产生稀疏权重,对于特征选择有利;

  • L2正则化则更倾向于在所有特征上产生较小但非零的权重。

问题5、BN、LN区别

批归一化(Batch Normalization, BN) 和 层归一化(Layer Normalization, LN) 都是用于加速神经网络训练并提高模型稳定性的方法,但它们在具体实现和应用场景上有所不同。

功能:

  • BN:对小批量数据(batch)进行归一化,通过减去均值和除以标准差,使得每个特征在一个批次内均值为 0,方差为 1。

  • LN:对每个样本的每一层的所有神经元进行归一化,独立于批量数据,使得每层输出的均值为 0,方差为 1。

区别:

  • 计算方式:BN 计算的是一个批次内的均值和方差,适合小批量大数据训练;LN 则是对每个样本的每层输出进行归一化,不依赖于批量大小。

  • 应用场景:BN 通常用于 CNN 和大批量训练场景;LN 更适用于 RNN、Transformer 等需要处理变长序列的小批量数据场景。

问题6、单阶段、二阶段目标检测区别

  • 单阶段检测:如 YOLO 和 SSD,直接在一个网络中完成目标检测任务,效率高,但精度可能较低。

  • 二阶段检测:如 Faster R-CNN,先生成候选区域(Region Proposals),然后对这些区域进行分类和回归,精度较高,但计算复杂度较大。

问题7、什么是focal loss?

Focal Loss 是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数,尤其适用于目标检测任务。它在交叉熵损失的基础上增加了一个调节因子,使得容易分类的样本损失较小,难分类的样本损失较大,从而使模型更加关注难分类的样本。

问题8、除了yolo还了解过什么检测方法?

  • Faster R-CNN:二阶段检测方法,首先生成候选区域,然后对这些区域进行分类和回归。

  • SSD(Single Shot MultiBox Detector):单阶段检测方法,通过多尺度特征图进行目标检测。

  • RetinaNet:结合了单阶段检测的高效性和 Focal Loss 的有效性,解决类别不平衡问题。

问题9、介绍swin transformer

Swin Transformer 是一种基于 Transformer 的新型图像分类和检测模型。它引入了分层的、窗口化的自注意力机制,使得模型可以高效地处理高分辨率图像。通过在局部窗口内计算自注意力,Swin Transformer 大大减少了计算复杂度,同时保留了 Transformer 模型的全局建模能力。

问题10、什么是注意力机制?

注意力机制(Attention Mechanism)是一种让模型在处理数据时能够聚焦于重要部分的技术。它通过为输入数据的不同部分分配不同的权重,使模型能够更有效地捕捉相关信息。

问题11、介绍SEnet

Squeeze-and-Excitation Network(SENet)是一种引入了注意力机制的卷积神经网络(CNN)结构。SENet 通过“挤压”(Squeeze)操作捕捉全局信息,并通过“激励”(Excitation)操作为每个通道分配一个权重,使得网络能够自动关注重要特征。SENet 在多个计算机视觉任务中表现优异。

问题12、代码题:最大子数组和

defmax_sub_array(nums):max_sum = float('-inf')current_sum =0fornuminnums:current_sum = max(num, current_sum + num)max_sum = max(max_sum, current_sum)returnmax_sum# 测试nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]print(max_sub_array(nums))# 输出: 6