计算机视觉实习岗面试准备（二.深度学习）

文章目录

深度学习
- 神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize
- 反向传播（BP）
- CNN本质和优势
- 鞍点的定义和特点？
- 神经网络数据预处理方法有哪些？
- 神经网络怎样进行参数初始化？
- 卷积
- - 卷积的反向传播过程
- CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？
- 池化（Pooling）
- - 池化层怎么接收后面传过来的损失？
  - 平均池化（average pooling）
  - 最大池化（max pooling）
- 感受野
- - 感受野的作用
  - 感受野计算<

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