【算法工程师】(三年面试五年模拟版)总结

2024-05-31 00:44

本文主要是介绍【算法工程师】(三年面试五年模拟版)总结,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  • 写在前面:

WeThinkIn   (公主号)

学习经验分享

目录

1、机器学习基础

2、深度学习基础

2.1 1*1卷积的作用

注:卷积核的个数对应输出的通道数(channels),比如输入6*6*64,卷积核1*1*32,输出为6*6*32

  1. 实现特征信息的交互与融合。3x3,64channels的卷积核后面添加一个1x1,28channels的卷积核,就变成了3x3,28channels的卷积核,原来的64个channels就可以理解为跨通道线性组合变成了28 channels,这就是通道间的信息交互。
  2. 对特征通道数进行升维和降维,降维时可以减少参数量。由于 1×1 并不会改变 height 和 width,改变通道的第一个最直观的结果,就是可以将原本的数据量进行增加或者减少。
  3. 利用后面加激活函数增加非线性。保持特征图尺寸不发生变化,在增加网络深度的同时使网络学习更复杂的函数(特征信息)。

2.2 卷积核的大小如何选择

最常用的是3 * 3大小的卷积核,两个3 * 3卷积核和一个5 * 5卷积核的感受野相同,但是减少了参数量和计算量,加快了模型训练。与此同时由于卷积核的增加,模型的非线性表达能力大大增强。

不过大卷积核(7 * 7,9 * 9)也有使用的空间,在GAN,图像超分辨率,图像融合等领域依然有较多的应用。

注:感受野的计算:

  • 例如:初始1*1——>经过3*3,得到(3-1)*1+1=3;——>在经过3*3得到(3-1)*1+3=5;
    •     初始1*1——>经过5*5得到(5-1)*1+1=5

所以。一个 5×5 卷积的感受野等于两个 3×3 卷积堆叠的感受野。一个 7×7 卷积的感受野等于三个 3×3 卷积堆叠的感受野。

每个卷积层的参数量计算如下:

每个卷积层的运算量计算如下:

3、AI绘画基础 (图像处理)

传统cv图像处理_传统图像处理流程csdn-CSDN博客

3.1 图像二值化的相关概念

这篇关于【算法工程师】(三年面试五年模拟版)总结的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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