某二线大厂 面经---非常规问题

1.神经网络等量神经元，深好还宽好
2.如果网络是n层好，还是n+5层好，为什么
3.为什么深度神经网络能做特征组合
4.无激活函数的网络公式推导

#面经##算法工程师##秋招#
全部评论
1.2.3题感觉是没有绝对答案的问题啊，太坑了
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发布于 2018-09-13 19:52
2、在CNN上理论上是n+5，如果使用resnet可以避免剃度消失问题；RNN上感觉使用中超过3层之后没有太多提升了；DNN的话只要通过一定的策略解决剃度消失，层越多应该是效果越好；
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发布于 2018-09-13 19:57
前三个问题都是非常好的问题
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发布于 2018-09-13 21:34
不会是劝退面吧
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发布于 2018-09-14 00:39
玄学调参，玄学面试，这些面试官估计是从博客里学的机器学习
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发布于 2018-09-14 01:29
3.用EMBEDDING层实现二阶特征组合，可以看看FNN的思路
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发布于 2018-09-14 09:19
没人会？
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发布于 2018-09-17 09:15

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