3_深度学习知识点
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了3_深度学习知识点相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
以下转自：http://www.mianshigee.com/question/12449kpf/
1、BN层的作用，为什么要在后面加伽马和贝塔，不加可以吗
BN层的作用是把一个batch内的所有数据，从不规范的分布拉到正态分布。这样做的好处是使得数据能够分布在激活函数的敏感区域，敏感区域即为梯度较大的区域，因此在反向传播的时候能够较快反馈误差传播。
2、训练过程中,若一个模型不收敛,那么是否说明这个模型无效?导致模型不收敛的原因有哪些?
并不能说明这个模型无效,导致模型不收敛的原因可能有数据分类的标注不准确,样本的信息量太大导致模型不足以fit整个样本空间。学习率设置的太大容易产生震荡,太小会导致不收敛。可能复杂的分类任务用了简单的模型。数据没有进行归一化的操作。
3、为什么LSTM中既存在tanh和sigmoid，而不同意采用一样的?
sigmoid 用在了各种gate上，产生0~1之间的值，这个一般只有sigmoid最直接了。 tanh 用在了状态和输出上，是对数据的处理，这个用其他激活函数或许也可以。
4、LSTM原理，与GRU区别
参考回答：
LSTM算法全称为Long short-term memory，是一种特定形式的RNN（Recurrent neural network，循环神经网络），而RNN是一系列能够处理序列数据的神经网络的总称。
RNN在处理长期依赖（时间序列上距离较远的节点）时会遇到巨大的困难，因为计算距离较远的节点之间的联系时会涉及雅可比矩阵的多次相乘，这会带来梯度消失（经常发生）或者梯度膨胀（较少发生）的问题，这样的现象被许多学者观察到并独立研究。为了解决该问题，研究人员提出LSTM。
LSTM是门限RNN，其单一节点的结构如下图1所示。LSTM的巧妙之处在于通过增加输入门限，遗忘门限和输出门限，使得自循环的权重是变化的，这样一来在模型参数固定的情况下，不同时刻的积分尺度可以动态改变，从而避免了梯度消失或者梯度膨胀的问题。
图1 LSTM的CELL示意图
根据LSTM网络的结构，每个LSTM单元的计算公式如下图2所示，其中Ft表示遗忘门限，It表示输入门限，Ct表示前一时刻cell状态、Ct表示cell状态（这里就是循环发生的地方），Ot表示输出门限，Ht表示当前单元的输出，Ht-1表示前一时刻单元的输出。
图2 LSTM计算公式
与GRU区别：1）GRU和LSTM的性能在很多任务上不分伯仲。2）GRU 参数更少因此更容易收敛，但是数据集很大的情况下，LSTM表达性能更好。3）从结构上来说，GRU只有两个门（update和reset），LSTM有三个门（forget，input，output），GRU直接将hidden state 传给下一个单元，而LSTM则用memory cell 把hidden state 包装起来。
5、attention机制
Attention简单理解就是权重分配，。以seq2seq中的attention公式作为讲解。就是对输入的每个词分配一个权重，权重的计算方式为与解码端的隐含层时刻作比较，得到的权重的意义就是权重越大，该词越重要。最终加权求和。
6、RetinaNet为什么比SSD效果好
SSD 在训练期间重新采样目标类和背景类的比率，这样它就不会被图像背景淹没。RetinaNet采用另一种方法来减少训练良好的类的损失。因此，只要该模型能够很好地检测背景，就可以减少其损失并重新增强对目标类的训练。所以RetinaNet比SSD 效果好。
7、Sigmiod、Relu、Tanh三个激活函数的缺点和不足，有没有更好的激活函数？
sigmoid、Tanh、ReLU的缺点在121问题中已有说明，为了解决ReLU的dead cell的情况，发明了Leaky Relu， 即在输入小于0时不让输出为0，而是乘以一个较小的系数，从而保证有导数存在。同样的目的，还有一个ELU，函数示意图如下。
还有一个激活函数是Maxout，即使用两套w,b参数，输出较大值。本质上Maxout可以看做Relu的泛化版本，因为如果一套w,b全都是0的话，那么就是普通的ReLU。Maxout可以克服Relu的缺点，但是参数数目翻倍。
8、LSTM为什么比RNN好？
因为LSTM有进有出且当前的cell informaton是通过input gate控制之后叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者爆炸。
9、VGG使用3*3卷积核的优势是什么?
2个33的卷积核串联和55的卷积核有相同的感知野,前者拥有更少的参数。多个3*3的卷积核比一个较大尺寸的卷积核有更多层的非线性函数,增加了非线性表达,使判决函数更具有判决性。
10、Lstm和Gru的原理
Lstm由输入门,遗忘门,输出门和一个cell组成。第一步是决定从cell状态中丢弃什么信息,然后在决定有多少新的信息进入到cell状态中,最终基于目前的cell状态决定输出什么样的信息。
Gru由重置门和跟新门组成,其输入为前一时刻隐藏层的输出和当前的输入,输出为下一时刻隐藏层的信息。重置门用来计算候选隐藏层的输出,其作用是控制保留多少前一时刻的隐藏层。跟新门的作用是控制加入多少候选隐藏层的输出信息,从而得到当前隐藏层的输出。
11、Attention机制的作用
减少处理高维输入数据的计算负担,结构化的选取输入的子集,从而降低数据的维度。让系统更加容易的找到输入的数据中与当前输出信息相关的有用信息,从而提高输出的质量。帮助类似于decoder这样的模型框架更好的学到多种内容模态之间的相互关系。
12、CycleGAN 原理介绍一下
CycleGAN其实就是一个A→B单向GAN加上一个B→A单向GAN。两个GAN共享两个生成器，然后各自带一个判别器，所以加起来总共有两个判别器和两个生成器。一个单向GAN有两个loss，而CycleGAN加起来总共有四个loss。CycleGAN论文的原版原理图和公式如下，其实理解了单向GAN那么CycleGAN已经很好理解。
下面放一张网友们自制的CycleGAN示意图，比论文原版的更加直观，出处见水印。
13、问题：神经网络中权重共享的是？
参考回答：
卷积神经网络、循环神经网络
解析：通过网络结构直接解释
14、CNN为什么比DNN在图像识别上更好
DNN的输入是向量形式，并未考虑到平面的结构信息，在图像和NLP领域这一结构信息尤为重要，例如识别图像中的数字，同一数字与所在位置无关（换句话说任一位置的权重都应相同），CNN的输入可以是tensor，例如二维矩阵，通过filter获得局部特征，较好的保留了平面结构信息。
15、全连接层的作用?
答：在CNN结构中，经多个卷积层和池化层后，连接着1个或1个以上的全连接层．与MLP类似，全连接层中的每个神经元与其前一层的所有神经元进行中全连接.全连接层可以整合卷积层或者池化层中具有类别区分性的局部信息．为了提升 CNN网络性能，全连接层每个神经元的激励函数一般采用ReLU函数。最后一层全连接层的输出值被传递给一个输出，可以采用softmax逻辑回归（softmax regression）进行 分 类，该层也可 称为 softmax层（softmax layer）．
对于一个具体的分类任务，选择一个合适的损失函数是十分重要的，CNN几种常用的损失函数并分析了它们各自的特点．通 常，CNN的全连接层与MLP 结构一样，CNN的训练算法也多采用BP算法。
16、CNN最成功的应用是在CV，那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的相似性在哪里？CNN通过什么手段抓住了这个共性?
答：以上几个不相关的问题的相关性在于，都是存在局部与整体的关系，由低层次的特征经过组合，组成高层次的特征，并且得到不同特征之间的空间相关性
CNN抓住共性的手段有四个：局部连接、权值共享、池化操作、多层次结构
局部连接：使网络可以提取数据的局部特征；
权值共享：大大降低了网络的训练难度，一个filter只提取一个特征，在整个图片(或者语音、文本)中进行卷积；
池化操作：与多层次结构一起，实现了数据的降维，将低层次的局部特征组合为较高层次的特征，从而对整个图片进行表示
17、DNN的梯度更新方式
参考回答：
1）批量梯度下降法BGD
批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，简称BGD）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新，其数学形式如下：
(1) 对上述的能量函数求偏导：
(2) 由于是最小化风险函数，所以按照每个参数的梯度负方向来更新每个：
2）随机梯度下降法SGD
由于批量梯度下降法在更新每一个参数时，都需要所有的训练样本，所以训练过程会随着样本数量的加大而变得异常的缓慢。随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）正是为了解决批量梯度下降法这一弊端而提出的。
将上面的能量函数写为如下形式：
利用每个样本的损失函数对求偏导得到对应的梯度，来更新：
3）小批量梯度下降法MBGD
有上述的两种梯度下降法可以看出，其各自均有优缺点，那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢？即，算法的训练过程比较快，而且也要保证最终参数训练的准确率，而这正是小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，简称MBGD）的初衷。
18、图像基础：传统图像处理方法知道哪些，图像对比度增强说一下
参考回答：
数字图像处理常用方法：
1）图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅立叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2）图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
3）图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
4）图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
5）图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
6）图像分类（识别）：图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
全局对比度增强
\\1. 直方图均衡化 Histogram Equalization
算法：
1）根据图像灰度计算灰度概率密度函数PDF
2）计算累积概率分布函数CDF
3）将CDF归一化到原图灰度取值范围，如[0,255]。
4）之后CDF四舍五入取整，得到灰度转换函数sk=T(rk)
5）将CDF作为转换函数，将灰度为rk的点转换为sk灰度
\\2. 直方图匹配 Histogram Matching
算法：
1）根据图像计算概率密度分布pr®；
2）根据pr®计算累计分布函数sk=T(rk)；
3）根据给定的目标分布pz(z)计算累计分布函数G(zq)；
4）对于每一个k，找到一个q，使得G(zq)约等于sk；
5）将原图中灰度为k的点变为灰度q；
局部对比度增强
\\1. 邻域直方图均衡：将全局直方图均衡的思想应用于邻域直方图处理中。
\\2. 邻域直方图匹配：将全局直方图匹配的思想应用于邻域直方图处理中。
\\3. 邻域统计方法
算法
1）初始化：增强常数E，灰度下阈值k0，标准差下阈值k1，标准差上阈值k2，窗口半宽s；
2）计算图像灰度均值MG和灰度标准差σG；
3）对于每一个像素，计算邻域（大小为2∗step+1的方块）内灰度均值ML和标准差σL；
4）如果ML<=k0∗MGML<=k0∗MG并且k1∗σG<=σL<=k2∗σG，将像素灰度乘以E。
19、LSTM结果推导，为什么比RNN好?
答：推导forget gate, input gate, cell state, hidden information等的变化；因为LSTM有进有出且当前的cellinformation是通过input gate控制之后叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者梯度爆炸
20、deeplearning 调参经验？
一、参数初始化 下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多。但是一定要做。否则可能会减慢收敛速度，影响收敛结果，甚至造成Nan等一系列问题。 下面的n_in为网络的输入大小，n_out为网络的输出大小，n为n_in或(n_in+n_out)*0.5
Xavier初始法论文：http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf
He初始化论文：https://arxiv.org/abs/1502.01852 uniform均匀分布初始化：w = np.random.uniform(low=-scale, high=scale, size=[n_in,n_out])
Xavier初始法，适用于普通激活函数(tanh,sigmoid)：scale = np.sqrt(3/n)
He初始化，适用于ReLU：scale = np.sqrt(6/n) normal高斯分布初始化：w = np.random.randn(n_in,n_out) * stdev # stdev为高斯分布的标准差，均值设为0
Xavier初始法，适用于普通激活函数 (tanh,sigmoid)：stdev = np.sqrt(n)
He初始化，适用于ReLU：stdev = np.sqrt(2/n)
svd初始化：对RNN有比较好的效果。参考论文：https://arxiv.org/abs/1312.6120
二、数据预处理方式 zero-center ,这个挺常用的.X -= np.mean(X, axis = 0) # zero-centerX /= np.std(X, axis = 0) # normalize PCA whitening,这个用的比较少.
三、训练技巧 要做梯度归一化,即算出来的梯度除以minibatch size clip c(梯度裁剪): 限制最大梯度,其实是value = sqrt(w12+w22….),如果value超过了阈值,就算一个衰减系系数,让value的值等于阈值: 5,10,15
dropout对小数据防止过拟合有很好的效果,值一般设为0.5,小数据上dropout+sgd在我的大部分实验中，效果提升都非常明显.因此可能的话，建议一定要尝试一下。
dropout的位置比较有讲究, 对于RNN,建议放到输入->RNN与RNN->输出的位置.关于RNN如何用dropout,可以参考这篇论文:http://arxiv.org/abs/1409.2329 adam,adadelta等,在小数据上,我这里实验的效果不如sgd, sgd收敛速度会慢一些，但是最终收敛后的结果，一般都比较好。
如果使用sgd的话,可以选择从1.0或者0.1的学习率开始,隔一段时间,在验证集上检查一下,如果cost没有下降,就对学习率减半. 我看过很多论文都这么搞,我自己实验的结果也很好. 当然,也可以先用ada系列先跑,最后快收敛的时候,更换成sgd继续训练.同样也会有提升.据说adadelta一般在分类问题上效果比较好，adam在生成问题上效果比较好。
除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之类的激活函数.1. sigmoid函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。之外的区间，梯度接近0，很容易造成梯度消失问题。2. 输入0均值，sigmoid函数的输出不是0均值的。 rnn的dim和embdding size,一般从128上下开始调整. batch size,一般从128左右开始调整.batch size合适最重要,并不是越大越好. word2vec初始化,在小数据上,不仅可以有效提高收敛速度,也可以可以提高结果.
四、尽量对数据做shuffle LSTM 的forget gate的bias,用1.0或者更大的值做初始化,可以取得更好的结果,来自这篇论文:http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/jozefowicz15.pdf, 我这里实验设成1.0,可以提高收敛速度.实际使用中,不同的任务,可能需要尝试不同的值. Batch Normalization据说可以提升效果，不过我没有尝试过，建议作为最后提升模型的手段，参考论文：Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
如果你的模型包含全连接层（MLP），并且输入和输出大小一样，可以考虑将MLP替换成Highway Network,我尝试对结果有一点提升，建议作为最后提升模型的手段，原理很简单，就是给输出加了一个gate来控制信息的流动，详细介绍请参考论文: http://arxiv.org/abs/1505.00387 一轮加正则，一轮不加正则，反复进行。
五、Ensemble Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式 同样的参数,不同的初始化方式 不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组 同样的参数,模型训练的不同阶段，即不同迭代次数的模型。 不同的模型,进行线性融合. 例如RNN和传统模型.
21、图像处理中锐化和平滑的操作
参考回答：
锐化就是通过增强高频分量来减少图像中的模糊,在增强图像边缘的同时也增加了图像的噪声。
平滑与锐化相反,过滤掉高频分量,减少图像的噪声是图片变得模糊。
22 介绍一下图像的高频、低频部分，知道哪些图像补全的方法
参考回答：
图像的频率：灰度值变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。
（1）什么是低频?
低频就是颜色缓慢地变化,也就是灰度缓慢地变化,就代表着那是连续渐变的一块区域,这部分就是低频. 对于一幅图像来说，除去高频的就是低频了，也就是边缘以内的内容为低频，而边缘内的内容就是图像的大部分信息，即图像的大致概貌和轮廓，是图像的近似信息。
（2）什么是高频?
反过来, 高频就是频率变化快.图像中什么时候灰度变化快?就是相邻区域之间灰度相差很大,这就是变化得快.图像中,一个影像与背景的边缘部位,通常会有明显的差别,也就是说变化那条边线那里,灰度变化很快,也即是变化频率高的部位.因此，图像边缘的灰度值变化快，就对应着频率高，即高频显示图像边缘。图像的细节处也是属于灰度值急剧变化的区域，正是因为灰度值的急剧变化，才会出现细节。
另外噪声（即噪点）也是这样,在一个像素所在的位置,之所以是噪点,就是因为它与正常的点颜色不一样了，也就是说该像素点灰度值明显不一样了,也就是灰度有快速地变化了,所以是高频部分，因此有噪声在高频这么一说。
图像补全的方法：
Region Filling and Object Removal by Exemplar-Based Image Inpainting
算法的流程大致如下：
1）对待补全区域边界的像素依次计算补全的优先度(priority)，这个优先度主要考虑2个因素。一个是周围像素可信度高的位置要优先补，另一个是位于图像梯度变化剧烈的位置要优先补。综合二者得到所有优先度之后，挑选优先度最高的像素来补
2）对于上一步找到的待补全像素，考虑它周围的一个小patch(比如3*3)。在图像已知部分搜索所有的patch，找到最相似的patch
3）用找到的best match来补全未知部分，并更新相关数值
但是我们也不难发现这个方法存在的问题：如果图像已知部分找不到相似的patch，那算法将无法进行；这个方法只适用于补全背景以低频信息和重复性纹理为主的图像；搜索相似的patch计算复杂度非常高，算法运行效率低。
Scene Completion Using Millions of Photographs
算法的大致流程如下：
1）从Flickr上下载两百万图片构建数据库，以”landscape””city””park”等关键词搜索户外场景的图片。
2）对于一张待补全图像，从数据库中挑选200个场景最相似的图片，这里使用gist scene descriptor和图像下采样到4*4作为匹配的特征向量。
3）将补全区域边界外80个pixel的区域作为context。对于每一张匹配的图像，搜索所有的平移空间和3个尺度的scale空间，根据context部分的匹配误差，选择最佳的补全位置；之后利用graph-cut算法求解最佳的融合边界。
4）利用标准的泊松融合处理融合边界。
5）将前几步的匹配cost和graph-cut的cost加起来，返回cost最小的20的结果供用户挑选。
Context Encoders: Feature Learning by Inpainting
文章提出的网络结构如下，包括3个部分：Encoder, Channel-wise fully-connected layer, Decoder。Encoder的结构直接借鉴了AlexNet前5层的卷积层结构，具体结构如下。输入的crop尺寸是227Í227，卷积之后得到的feature map结构是256层6 Í 6。所有的weight都随机初始化。
Channel-wise fully-connected layer是对普通fc层的一种改进。之所以加入fc层是为了使feature map每一层的信息可以在内部交流。但传统的fc层参数太多，因此作者提出可以在fc中去掉feature map层间的信息交流，从而减少参数规模。在fc之后会接一个stride为1的卷积层，来实现层间的信息交流。
Decoder的目的是将压缩的feature map一步步放大，恢复到原始图片的尺寸。文章提出采用5个up-convolutional层，每层后接一个RELU。上采样的结构如下。
23 你有哪些deep learning（rnn、cnn）调参的经验?
答：1.参数初始化； 2.参数预处理方式； 3.训练技巧； 4.尽量对数据进行shuffle; 5.Ensemble
24 relu为何好过sigmoid和tanh？
先看sigmoid、tanh和RelU的函数图：
第一，采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。
第二，对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失），这种现象称为饱和，从而无法完成深层网络的训练。而ReLU就不会有饱和倾向，不会有特别小的梯度出现。
第三，Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生（以及一些人的生物解释balabala）。当然现在也有一些对relu的改进，比如prelu，random relu等，在不同的数据集上会有一些训练速度上或者准确率上的改进。
25、什么是CNN的池化
池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）
上图所展示的是取区域最大，即上图左边部分中 左上角2x2的矩阵中6最大，右上角2x2的矩阵中8最大，左下角2x2的矩阵中3最大，右下角2x2的矩阵中4最大，所以得到上图右边部分的结果：6 8 3 4。
26、DropConnect的原理
防止过拟合方法的一种,与dropout不同的是,它不是按概率将隐藏层的节点输出清0,而是对每个节点与之相连的输入权值以一定的概率清0。
27、什么是RNN
RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。 RNNs之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。 理论上，RNNs能够对任何长度的序列数据进行处理。但是在实践中，为了降低复杂性往往假设当前的状态只与前面的几个状态相关，下图便是一个典型的RNNs：
RNNs包含输入单元(Input units)，输入集标记为{x0,x1,…,xt,xt+1,…}，而输出单元(Output units)的输出集则被标记为{y0,y1,…,yt,yt+1.,…}。RNNs还包含隐藏单元(Hidden units)，我们将其输出集标记为{s0,s1,…,st,st+1,…}，这些隐藏单元完成了最为主要的工作。你会发现，在图中：有一条单向流动的信息流是从输入单元到达隐藏单元的，与此同时另一条单向流动的信息流从隐藏单元到达输出单元。在某些情况下，RNNs会打破后者的限制，引导信息从输出单元返回隐藏单元，这些被称为“Back Projections”，并且隐藏层的输入还包括上一隐藏层的状态，即隐藏层内的节点可以自连也可以互连。
上图将循环神经网络进行展开成一个全神经网络。例如，对一个包含5个单词的语句，那么展开的网络便是一个五层的神经网络，每一层代表一个单词。对于该网络的计算过程如下： 1. xt表示第t,t=1,2,3…步(step)的输入。比如，x1为第二个词的one-hot向量(根据上图，x0为第一个词)； 2. st为隐藏层的第t步的状态，它是网络的记忆单元。 st根据当前输入层的输出与上一步隐藏层的状态进行计算。st=f(Uxt+Wst−1)，其中f一般是非线性的激活函数，如tanh或ReLU，在计算s0时，即第一个单词的隐藏层状态，需要用到s−1，但是其并不存在，在实现中一般置为0向量； 3. ot是第t步的输出，如下个单词的向量表示，ot=softmax(Vst).
28、Adam
Adam 算法和传统的随机梯度下降不同。随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。
29、什么是卷积？
对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。
30、梯度爆炸会引发什么？
在深度多层感知机网络中，梯度爆炸会引起网络不稳定，最好的结果是无法从训练数据中学习，而最坏的结果是出现无法再更新的 NaN 权重值。 梯度爆炸导致学习过程不稳定。—《深度学习》，2016. 在循环神经网络中，梯度爆炸会导致网络不稳定，无法利用训练数据学习，最好的结果是网络无法学习长的输入序列数据。
有很多方法可以解决梯度爆炸问题，本节列举了一些最佳实验方法。
- 重新设计网络模型 在深度神经网络中，梯度爆炸可以通过重新设计层数更少的网络来解决。 使用更小的批尺寸对网络训练也有好处。 在循环神经网络中，训练过程中在更少的先前时间步上进行更新（沿时间的截断反向传播，truncated Backpropagation through time）可以缓解梯度爆炸问题。
- 使用 ReLU 激活函数 在深度多层感知机神经网络中，梯度爆炸的发生可能是因为激活函数，如之前很流行的 Sigmoid 和 Tanh 函数。 使用 ReLU 激活函数可以减少梯度爆炸。采用 ReLU 激活函数是最适合隐藏层的新实践。
- 使用长短期记忆网络 在循环神经网络中，梯度爆炸的发生可能是因为某种网络的训练本身就存在不稳定性，如随时间的反向传播本质上将循环网络转换成深度多层感知机神经网络。 使用长短期记忆（LSTM）单元和相关的门类型神经元结构可以减少梯度爆炸问题。 采用 LSTM 单元是适合循环神经网络的序列预测的最新最好实践。
- 使用梯度截断（Gradient Clipping） 在非常深且批尺寸较大的多层感知机网络和输入序列较长的 LSTM 中，仍然有可能出现梯度爆炸。如果梯度爆炸仍然出现，你可以在训练过程中检查和限制梯度的大小。这就是梯度截断。 处理梯度爆炸有一个简单有效的解决方案：如果梯度超过阈值，就截断它们。 ——《Neural Network Methods in Natural Language Processing》，2017. 具体来说，检查误差梯度的值是否超过阈值，如果超过，则截断梯度，将梯度设置为阈值。 梯度截断可以一定程度上缓解梯度爆炸问题（梯度截断，即在执行梯度下降步骤之前将梯度设置为阈值）。 ——《深度学习》，2016. 在 Keras 深度学习库中，你可以在训练之前设置优化器上的 clipnorm 或 clipvalue 参数，来使用梯度截断。 默认值为 clipnorm=1.0 、clipvalue=0.5。详见：https://keras.io/optimizers/。
- 使用权重正则化（Weight Regularization） 如果梯度爆炸仍然存在，可以尝试另一种方法，即检查网络权重的大小，并惩罚产生较大权重值的损失函数。该过程被称为权重正则化，通常使用的是 L1 惩罚项（权重绝对值）或 L2 惩罚项（权重平方）。 对循环权重使用 L1 或 L2 惩罚项有助于缓解梯度爆炸。 ——On the difficulty of training recurrent neural networks，2013. 在 Keras 深度学习库中，你可以通过在层上设置 kernel_regularizer 参数和使用 L1 或 L2 正则化项进行权重正则化。
31、GAN网络的思想
GAN用一个生成模型和一个判别模型,判别模型用于判断给定的图片是不是真实的图片,生成模型自己生成一张图片和想要的图片很像,开始时两个模型都没有训练,然后两个模型一起进行对抗训练,生成模型产生图片去欺骗判别模型,判别模型去判别真假,最终两个模型在训练过程中,能力越来越强最终达到稳态。
32、梯度下降算法的一般步骤 ?
答：用随机值初始化权重和偏差—>>将输入传入网络，得到输出—>>计算预测值与真实值之间的误差—>>对每一个产生误差的神经元，调整相应的(权重)值以减小误差—>>重复迭代，直至得到网络权重的最佳值2.CNN卷积核是单层的还是多层的？
33、为什么引入非线性激活函数？
第一，对于神经网络来说，网络的每一层相当于f(wx+b)=f(w’x)，对于线性函数，其实相当于f(x)=x，那么在线性激活函数下，每一层相当于用一个矩阵去乘以x，那么多层就是反复的用矩阵去乘以输入。根据矩阵的乘法法则，多个矩阵相乘得到一个大矩阵。所以线性激励函数下，多层网络与一层网络相当。比如，两层的网络f(W1*f(W2x))=W1W2x=Wx。 第二，非线性变换是深度学习有效的原因之一。原因在于非线性相当于对空间进行变换，变换完成后相当于对问题空间进行简化，原来线性不可解的问题现在变得可以解了。 下图可以很形象的解释这个问题，左图用一根线是无法划分的。经过一系列变换后，就变成线性可解的问题了。
如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。 正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数，输出有界，很容易充当下一层输入（以及一些人的生物解释）。
34、除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？
讲了我用的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这里我只是了解，大概讲了一下CTC损失的原理；然后提了一下CNN+LSTM。
35、神经网络为啥用交叉熵
通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点，而即便是ResNet取消了全连接层，也会在最后有一个1000个节点的输出层。
一般情况下，最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等。假设最后的节点数为N，那么对于每一个样例，神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果，数组中每一个维度会对应一个类别。在最理想的情况下，如果一个样本属于k，那么这个类别所对应的的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0，即[0,0,1,0,….0,0]，这个数组也就是样本的Label，是神经网络最期望的输出结果，交叉熵就是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度。
36、什么是RNN
一个序列当前的输出与前面的输出也有关,在RNN网络结构中中,隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包含上一时刻隐藏层的输出,网络会对之前的信息进行记忆并应用于当前的输入计算中。
37、LSTM和Naive RNN的区别
RNN和LSTM内部结构的不同：
RNN
LSTM
由上面两幅图可以观察到，LSTM结构更为复杂，在RNN中，将过去的输出和当前的输入concatenate到一起，通过tanh来控制两者的输出，它只考虑最近时刻的状态。在RNN中有两个输入和一个输出。
而LSTM为了能记住长期的状态，在RNN的基础上增加了一路输入和一路输出，增加的这一路就是细胞状态，也就是途中最上面的一条通路。事实上整个LSTM分成了三个部分：
1）哪些细胞状态应该被遗忘
2）哪些新的状态应该被加入
3）根据当前的状态和现在的输入，输出应该是什么
下面来分别讨论：
1）哪些细胞状态应该被遗忘
这部分功能是通过sigmoid函数实现的，也就是最左边的通路。根据输入和上一时刻的输出来决定当前细胞状态是否有需要被遗忘的内容。举个例子，如果之前细胞状态中有主语，而输入中又有了主语，那么原来存在的主语就应该被遗忘。concatenate的输入和上一时刻的输出经过sigmoid函数后，越接近于0被遗忘的越多，越接近于1被遗忘的越少。
2）哪些新的状态应该被加入
继续上面的例子，新进来的主语自然就是应该被加入到细胞状态的内容，同理也是靠sigmoid函数来决定应该记住哪些内容。但是值得一提的是，需要被记住的内容并不是直接concatenate的输入和上一时刻的输出，还要经过tanh，这点应该也是和RNN保持一致。并且需要注意，此处的sigmoid和前一步的sigmoid层的w和b不同，是分别训练的层。细胞状态在忘记了该忘记的，记住了该记住的之后，就可以作为下一时刻的细胞状态输入了。
3）根据当前的状态和现在的输入，输出应该是什么
这是最右侧的通路，也是通过sigmoid函数做门，对第二步求得的状态做tanh后的结果过滤，从而得到最终的预测结果。事实上，LSTM就是在RNN的基础上，增加了对过去状态的过滤，从而可以选择哪些状态对当前更有影响，而不是简单的选择最近的状态。
38、什么样的资料集不适合深度学习？
1、数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，没有明显优势。
2、数据集没有局部相关特性，目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域，这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子，这些特征元素的组合一旦被打乱，表示的含义同时也被改变。对于没有这样的局部相关性的数据集，不适于使用深度学习算法进行处理。举个例子：预测一个人的健康状况，相关的参数会有年龄、职业、收入、家庭状况等各种元素，将这些元素打乱，并不会影响相关的结果。
39、如何解决RNN梯度消失和弥散的情况？
为了解决梯度爆炸问题，Thomas Mikolov首先提出了一个简单的启发性的解决方案，就是当梯度大于一定阈值的的时候，将它截断为一个较小的数。具体如算法1所述： 算法：当梯度爆炸时截断梯度（伪代码）
下图可视化了梯度截断的效果。它展示了一个小的rnn（其中W为权值矩阵，b为bias项）的决策面。这个模型是一个一小段时间的rnn单元组成；实心箭头表明每步梯度下降的训练过程。当梯度下降过程中，模型的目标函数取得了较高的误差时，梯度将被送到远离决策面的位置。截断模型产生了一个虚线，它将误差梯度拉回到离原始梯度接近的位置。
梯度爆炸，梯度截断可视化 为了解决梯度弥散的问题，我们介绍了两种方法。第一种方法是将随机初始化改为一个有关联的矩阵初始化。第二种方法是使用ReLU（Rectified Linear Units）代替sigmoid函数。ReLU的导数不是0就是1.因此，神经元的梯度将始终为1，而不会当梯度传播了一定时间之后变小。
40、深度学习中的Batch Normalization?
答：BN就是在神经网络的训练过程中对每层的输入数据加一个标准化处理
传统的神经网络，只是在将样本x输入输入层之前对x进行标准化处理（减均值，除标准差），以降低样本间的差异性。BN是在此基础上，不仅仅只对输入层的输入数据x进行标准化，还对每个隐藏层的输入进行标准化
41、训练 GAN 的时候有没有遇到什么问题
遇到GAN训练不稳定问题。通过Wasserstein GAN来解决这个问题。WGAN前作分析了Ian Goodfellow提出的原始GAN两种形式各自的问题，第一种形式等价在最优判别器下等价于最小化生成分布与真实分布之间的JS散度，由于随机生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠以及JS散度的突变特性，使得生成器面临梯度消失的问题；第二种形式在最优判别器下等价于既要最小化生成分布与真实分布直接的KL散度，又要最大化其JS散度，相互矛盾，导致梯度不稳定，而且KL散度的不对称性使得生成器宁可丧失多样性也不愿丧失准确性，导致collapse mode现象。
WGAN前作针对分布重叠问题提出了一个过渡解决方案，通过对生成样本和真实样本加噪声使得两个分布产生重叠，理论上可以解决训练不稳定的问题，可以放心训练判别器到接近最优，但是未能提供一个指示训练进程的可靠指标，也未做实验验证。
WGAN本作引入了Wasserstein距离，由于它相对KL散度与JS散度具有优越的平滑特性，理论上可以解决梯度消失问题。接着通过数学变换将Wasserstein距离写成可求解的形式，利用一个参数数值范围受限的判别器神经网络来最大化这个形式，就可以近似Wasserstein距离。在此近似最优判别器下优化生成器使得Wasserstein距离缩小，就能有效拉近生成分布与真实分布。WGAN既解决了训练不稳定的问题，也提供了一个可靠的训练进程指标，而且该指标确实与生成样本的质量高度相关。
42、为什么在LSTM模型中既存在sigmoid函数又存在tanh两种激活函数，二不是选择区中单独的一组?这样做的目的是什么?
答：sigmoid函数用在了各种gate上，产生0~1之间的值，这个一般只有sigmoid最直接了；
tanh用在了状态和输出上，是对数据的处理，这个用其他激活函数或许也可以；
两者的目的不同
43、RetinaNet 的大致结构画一下
44、用过哪些 Optimizer，效果如何
1）SGD；2）Momentum；3）Nesterov；4）Adagrad；5）Adadelta；6）RMSprop；7）Adam；8）Adamax；9）Nadam。（1）对于稀疏数据，尽量使用学习率可自适应的算法，不用手动调节，而且最好采用默认参数。（2）SGD通常训练时间最长，但是在好的初始化和学习率调度方案下，结果往往更可靠。但SGD容易困在鞍点，这个缺点也不能忽略。（3）如果在意收敛的速度，并且需要训练比较深比较复杂的网络时，推荐使用学习率自适应的优化方法。（4）Adagrad，Adadelta和RMSprop是比较相近的算法，表现都差不多。（5）在能使用带动量的RMSprop或者Adam的地方，使用Nadam往往能取得更好的效果。
45、relu
在深度神经网络中，通常使用一种叫修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU）作为神经元的激活函数。ReLU起源于神经科学的研究：2001年，Dayan、Abott从生物学角度模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型，如下图：
其中横轴是时间(ms)，纵轴是神经元的放电速率(Firing Rate)。同年，Attwell等神经科学家通过研究大脑的能量消耗过程，推测神经元的工作方式具有稀疏性和分布性；2003年Lennie等神经科学家估测大脑同时被激活的神经元只有1~4%，这进一步表明了神经元的工作稀疏性。而对于ReLU函数而言，类似表现是如何体现的？其相比于其他线性函数(如purlin)和非线性函数(如sigmoid、双曲正切)又有何优势？下面请各位看官容我慢慢道来。
首先，我们来看一下ReLU激活函数的形式，如下图：
从上图不难看出，ReLU函数其实是分段线性函数，把所有的负值都变为0，而正值不变，这种操作被成为单侧抑制。可别小看这个简单的操作，正因为有了这单侧抑制，才使得神经网络中的神经元也具有了稀疏激活性。尤其体现在深度神经网络模型(如CNN)中，当模型增加N层之后，理论上ReLU神经元的激活率将降低2的N次方倍。这里或许有童鞋会问：ReLU的函数图像为什么一定要长这样？反过来，或者朝下延伸行不行？其实还不一定要长这样。只要能起到单侧抑制的作用，无论是镜面翻转还是180度翻转，最终神经元的输出也只是相当于加上了一个常数项系数，并不影响模型的训练结果。之所以这样定，或许是为了契合生物学角度，便于我们理解吧。
那么问题来了：这种稀疏性有何作用？换句话说，我们为什么需要让神经元稀疏？不妨举栗子来说明。当看名侦探柯南的时候，我们可以根据故事情节进行思考和推理，这时用到的是我们的大脑左半球；而当看蒙面唱将时，我们可以跟着歌手一起哼唱，这时用到的则是我们的右半球。左半球侧重理性思维，而右半球侧重感性思维。也就是说，当我们在进行运算或者欣赏时，都会有一部分神经元处于激活或是抑制状态，可以说是各司其职。再比如，生病了去医院看病，检查报告里面上百项指标，但跟病情相关的通常只有那么几个。与之类似，当训练一个深度分类模型的时候，和目标相关的特征往往也就那么几个，因此通过ReLU实现稀疏后的模型能够更好地挖掘相关特征，拟合训练数据。
此外，相比于其它激活函数来说，ReLU有以下优势：对于线性函数而言，ReLU的表达能力更强，尤其体现在深度网络中；而对于非线性函数而言，ReLU由于非负区间的梯度为常数，因此不存在梯度消失问题(Vanishing Gradient Problem)，使得模型的收敛速度维持在一个稳定状态。这里稍微描述一下什么是梯度消失问题：当梯度小于1时，预测值与真实值之间的误差每传播一层会衰减一次，如果在深层模型中使用sigmoid作为激活函数，这种现象尤为明显，将导致模型收敛停滞不前。
46、BatchNormalization的作用
神经网络在训练的时候随着网络层数的加深,激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失。而BatchimgNormalization的作用是通过规范化的手段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域,从而使梯度变大,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问题。
47、卷积神经网络的卷积是什么意思？
答：对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源
48、神经网路中使用relu函数要好过tanh和sigmoid函数？
1.使用sigmoid函数，算激活函数时(指数运算)，计算量大，反向传播误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对较大，而采用relu激活函数，整个过程的计算量节省很多
2.对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，这种现象称为饱和，从而无法完成深层网络的训练。而relu函数就不会出现饱和倾向，不会有特别小的梯度出现
3.relu函数会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。当然现在也有一些对relu函数的改进，比如prelu, random relu等，在不同的数据集上会有一些训练速度上或者准确率上的改进多加一句，现在主流的做法，会多做一步batch normalization,尽可能保证每一层网络的输入具有相同的分布。
49、问题：神经网络激活函数？
sigmod、tanh、relu
解析：需要掌握函数图像，特点，互相比较，优缺点以及改进方法
50、什么是dropout
在神经网络的训练过程中,对于神经单元按一定的概率将其随机从网络中丢弃,从而达到对于每个mini-batch都是在训练不同网络的效果,防止过拟合。
51、怎么提升网络的泛化能力
从数据上提升性能:收集更多的数据,对数据做缩放和变换,特征组合和重新定义问题。
从算法调优上提升性能:用可靠的模型诊断工具对模型进行诊断,权重的初始化,用小的随机数初始化权重。对学习率进行调节,尝试选择合适的激活函数,调整网络的拓扑结构,调节batch和epoch的大小,添加正则化的方法,尝试使用其它的优化方法,使用early stopping。
52、卷积层和池化层有什么区别
53、1*1的卷积作用
实现跨通道的交互和信息整合,实现卷积核通道数的降维和升维,可以实现多个feature map的线性组合,而且可是实现与全连接层的等价效果。
54、循环神经网络，为什么好?
循环神经网络模型（RNN）是一种节点定向连接成环的人工神经网络，是一种反馈神经网络，RNN利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列，并且在其处理单元之间既有内部的反馈连接又有前馈连接，这使得RNN可以更加容易处理不分段的文本等。
55、深度学习常用方法?
答：全连接DNN(相邻层互相连接，层内无连接)
AutoEncoder(尽可能还原输入)、Sparse Coding(在AE上加入L1规范)、RBM(解决概率问题)---->>特征检测---->>栈式叠加贪心训练
RBM---->DBM
解决全连接DNN的全连接问题---->CNN
解决全连接DNN的无法对时间序列上变化进行建模的问题---->RNN----解决时间轴上的梯度消失问题---->>LSTM
DNN是传统的全连接网络，可以用于广告点击预估，推荐等。其使用embedding的方式将很多离散的特征编码到神经网络中，可以很大的提升结果
CNN主要用于计算机视觉(Computer Vision)领域，CNN的出现主要解决了DNN在图像领域中参数过多的问题。同时，CNN特有的卷积，池化、batch normalization、Inception、ResNet、DeepNet等一系列的发展使得在分类、物体检测、人脸识别、图像分割等众多领域有了长足的进步。同时，CNN不仅在图像上应用很多，在自然语言处理上也颇有进展，现在已经有基于CNN的语言模型可以比LSTM更好的效果。在最新的AlphaZero中，CNN中的ResNet也是两种基本算法之一
GAN是一种应用在生成模型的训练方法现在有很多在CV方面的应用，例如图像翻译，图像超清化，图像修复等等
RNN主要应用于NLP领域，用于处理序列到序列的问题。普通RNN会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题。所以现在在NLP领域，一般会使用LSTM模型。在最近的机器翻译领域，Attention作为一种新的手段，也被引入进来
除了DNN、RNN和CNN外，自动编码器(AutoEncoder)、稀疏编码(SparseCoding)、深度信念网络(DBM)、限制玻尔兹曼(RBM)也都有相应的研究
56、神经网络为啥用交叉熵。
通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点，而即便是ResNet取消了全连接层，也会在
以上是关于3_深度学习知识点的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章