深度学习面经-CNN系列

一、简介

CNN代表卷积神经网络，是一类广泛应用于计算机视觉和图像处理任务的深度学习模型。CNN在图像识别、物体检测、人脸识别等领域取得了重大突破，并成为深度学习中的重要组成部分。CNN的基本结构由多个卷积层、池化层和全连接层组成。其主要特点是通过局部感受野（卷积核）与输入图像进行卷积操作，从而提取图像的局部特征。接着使用池化层对特征进行下采样，减少参数数量和计算量，同时保留重要信息。最后，通过全连接层将池化层输出映射到相应的类别。

二、面经

1、什么是卷积？什么是池化？

2、为什么不同的机器学习领域都可以使用CNN，CNN解决了这些领域的哪些共性问题？它是如何解决的？

3、CNN的特点以及优势？

4、CNN的权重共享是怎么做的？

5、CNN卷积层参数数量是怎么计算的？

6、若CNN网络很庞大，在手机上运行效率不高，对应模型压缩方法有了解吗？

7、介绍一下模型压缩常用的方法？为什么用知识蒸馏？如果让模型速度提高一倍，有什么解决方案？

8、为什么用模型蒸馏？

9、如何确定CNN的卷积核通道数和卷积输出层的通道数？

10、简述CNN常用的几个模型，简述分类网络的发展史？

11、VGG 3*3 卷积核的优势？

12、CNN中的空洞卷积的作用是什么？

13、简单介绍一下1*1卷积？

14、什么时候用CNN，什么时候用DNN？

15、感受野的定义是什么？

三、面经参考回答

1、什么是卷积？什么是池化？

参考回答：对输入层定义一个数据窗口数据和由神经元的多个权重组成的一个滤波矩阵做内积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。池化，简言之，即取区域平均或最大。卷积和池化是CNN中两个重要的操作，一般用于图像处理和特征提取。卷积是一种特殊的线性操作，它通过将一个小的滤波器（也称为卷积核或局部感受野）应用于输入图像的不同位置来提取图像的局部特征。卷积操作的过程是将卷积核与图像对应位置的像素值相乘，然后将所有元素相加，形成一个新的特征图。通过滑动卷积核并在整个图像上重复这个过程，我们可以获得整个输入图像的特征图。

卷积操作在图像处理中具有以下优势：

参数共享：卷积核的参数在整个图像上共享，减少了需要学习的参数数量，节省了内存和计算资源。
局部感知：卷积核的大小决定了模型在图像上感知的局部区域大小，使模型更专注于图像的局部结构。

池化是CNN中的一种下采样操作，它的目的是减少特征图的尺寸，减少模型的复杂度，并且有助于防止过拟合。池化操作通过在特定区域内对特征进行聚合来实现。常见的池化方法有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）：

最大池化：在每个池化区域中选择最大的特征值作为输出。它能够保留最显著的特征，有助于提取图像中的纹理和边缘等信息。
平均池化：在每个池化区域内计算特征的平均值作为输出。平均池化相对于最大池化更加平滑，有助于保留图像中的整体趋势和一般性信息。

池化操作的参数是池化区域的大小和步幅（stride），通过调整这些参数，可以控制特征图的尺寸和下采样程度。

2、为什么不同的机器学习领域都可以使用CNN，CNN解决了这些领域的哪些共性问题？它是如何解决的？

参考回答：CNN的关键是卷积运算，卷积核与卷积输入层进行局部连接可以获取整个输入的局部特征信息或者说是每个输入特征的组合特征。所以CNN的本质是完成了特征提取或者说是对原始特征的特征组合工作，从而增加模型的表达能力。不同领域的机器学习都是通过数据的特征进行建模，从而解决该领域的问题。故CNN解决了不同领域的特征提取问题，所用的方法是基于局部连接／权值共享／池化操作／多层次结构。

3、CNN的特点以及优势？

参考回答：CNN具有许多独特的特点和优势，使其成为计算机视觉和其他领域中最受欢迎的深度学习模型之一。主要特点和优势可能包括以下几点：

局部感知性： CNN通过卷积操作对输入数据的局部区域进行感知和处理。这使得它能够提取图像、语音和自然语言等数据中的局部特征，从而更好地捕捉数据的结构和模式。
参数共享： CNN中的卷积核在整个输入数据上共享参数，这意味着对于相同的特征，无论在图像中的哪个位置，使用相同的卷积核进行处理。这种参数共享减少了需要学习的参数数量，节省了内存和计算资源，并使模型更具有泛化能力。
稀疏连接： 在CNN中，卷积核通常只与输入数据的一小部分区域进行连接，即稀疏连接。这使得模型更加适合处理高维数据，如图像，而不会因为参数量的急剧增加而导致过拟合问题。
池化操作： 池化层是CNN中的重要组成部分，它能够减少特征图的尺寸并保留重要的特征信息。通过池化操作，模型能够更好地处理大规模数据，并且有助于防止过拟合问题。
平移不变性： 对于图像处理任务，目标通常不会因为其在图像中的位置发生变化而改变其身份。CNN通过卷积层的特性，使得模型对平移具有不变性，即对于目标在图像中的不同位置，能够产生相似的特征表示，从而增加了模型的鲁棒性。
对抗样本的鲁棒性： CNN在某种程度上对抗抵抗一些对抗样本攻击，即经过微小的扰动后，图像仍能被正确分类。尽管不是完全鲁棒的，但CNN在一定程度上对抗干扰。
可迁移学习： 由于CNN的特征提取层可以学习到通用的特征表示，预训练的CNN模型在其他任务上往往能够实现良好的迁移学习。通过在预训练模型的基础上微调（fine-tuning），可以在较少的训练数据下实现更好的性能。
高性能： CNN在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域表现出色。由于它的局部感知性和特征提取能力，CNN已成为图像分类、目标检测、人脸识别和语义分割等任务的首选模型。

4、CNN的权重共享是怎么做的？

参考回答：卷积神经网络（CNN）中的权重共享是一种技术，它允许在不同的位置使用相同的权重来进行卷积操作。这在图像处理中特别有用，因为图像的局部区域可能具有相似的特征。通过权重共享，可以显著减少需要学习的参数数量，从而降低计算成本并防止过拟合。在卷积层中，权重共享是通过使用同一组卷积核（卷积滤波器）来实现的。在卷积操作中，无论卷积核在输入图像的哪个位置，它的权重是相同的。这意味着，无论在图像的哪个区域执行卷积，卷积核的权重都不变。通过这种权重共享机制，卷积核可以在整个输入图像上滑动，识别相似的特征，而不需要为每个位置学习不同的权重。这有效地减少了需要训练的参数数量，并且对于图像中的局部模式识别非常有用。

5、CNN卷积层参数数量是怎么计算的？

参考回答：CNN卷积层的参数数量可以通过以下公式来计算：

参数数量 = (卷积核高度 × 卷积核宽度 × 输入通道数 + 1) × 输出通道数

其中：

卷积核高度和卷积核宽度是卷积核的尺寸，表示为像素数或特征图上的网格单元数。
输入通道数是输入数据的通道数，例如，在RGB图像中，通道数为3。
输出通道数是卷积层中使用的卷积核数量，也就是输出特征图的通道数。
最后的加1是考虑到每个卷积核还有一个偏置项。

6、若CNN网络很庞大，在手机上运行效率不高，对应模型压缩方法有了解吗？

参考回答：我了解的有以下几种常用的模型压缩方法：

参数量削减：通过减少模型中的参数数量来减小模型的尺寸。常见的方法包括剪枝，即移除冗余的权重；量化，将高精度的权重转换为低精度表示；矩阵分解，将权重矩阵分解为更小的矩阵等。
低秩近似：将卷积层中的权重矩阵近似为低秩矩阵，以减少参数数量和计算量。
深度可分离卷积：使用深度可分离卷积代替标准卷积操作，可以显著减少参数数量和计算量，同时保持较好的性能。
知识蒸馏：将一个大型的教师模型的知识传递给一个小型的学生模型。通过学生模型学习教师模型的输出概率分布，可以提高学生模型的泛化性能，从而在小模型上实现高效运行。

7、介绍一下模型压缩常用的方法？为什么用知识蒸馏？如果让模型速度提高一倍，有什么解决方案？

参考回答：知识蒸馏是一种有效的模型压缩方法，通过在训练过程中将教师模型的知识传递给学生模型，可以在保持学生模型轻量化的同时，获得与教师模型相近的性能。这种方法尤其适用于将大型模型部署到资源受限的设备上，同时还能保持相对较高的精度。要让模型速度提高一倍，有以下解决方案：