在互联网大厂算法岗的面试环节中，深度学习相关八股文的重要性早已无需多言。算法岗面试八股文看似是一个大家"背答案，对于记忆力的比拼"，但实际上却是互联网大厂面试官考察候选人知识体系完整性和基础知识掌握扎实程度最直接、有效的方式！因此八股文在面试中的重要性不言而喻。

大家在求职过程中会发现，当下很多大厂算法岗面试八股文资料杂乱无章，不成体系，需要花费大量的时间和精力进行整理，耽误求职复习进度。本深度学习算法岗求职八股文专栏将互联网大厂面试中的高频八股知识点进行了汇总和梳理，并且附带参考答案。助力大家在求职面试前打下扎实的基础功底，面试过程中游刃有余！

本文是《深度学习算法岗求职八股文专栏》 中【深度学习】高频考点系列的第二篇文章，整理了面试过程中深度学习的高频考点，并且附带参考答案。

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一、在深度学习模型训练过程中，防止过拟合的方法有哪些？

（1）数据增强：对现有训练数据集中的数据进行合理增强扩充，生成新的训练样本，提高模型的泛化能力。

（2）对模型进行正则化：在损失函数中加入惩罚项，约束模型参数的大小，防止参数过大导致模型出现过拟合的问题。

（3）采用"早停"的学习策略：训练过程中监控验证集性能，当验证集损失不再下降（甚至上升）时停止训练，避免模型在训练后期过度拟合当前数据，造成过拟合的问题。

（4）在深度学习模型中引入D