【面試題】人工智能工程師高頻面試題匯總：機器學習深化篇（題目+答案）

隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進，AI工程師成為了眾多求職者夢寐以求的職業(yè)。想要拿下這份工作，面試的時候得展示出你不僅技術(shù)過硬，還得能解決問題。所以，提前準備一些面試常問的問題，比如機器學習的那些算法，或者深度學習的框架，還有怎么優(yōu)化模型，這些都是加分項，能有效提高面試通過率。

本篇小編整理了一些高頻的機器學習深化方面的面試題，這些題目都是從實際面試中總結(jié)出來的，非常具有代表性和實用性，希望對你有幫助。

01 以下哪種激活函數(shù)因為其導數(shù)在某些區(qū)域接近于0而導致梯度消失問題？

A. ReLU

B. Sigmoid

C. Tanh

D. Leaky ReLU

答案： B

解析: Sigmoid函數(shù)的導數(shù)在輸入值較大或較小時接近于0，這會導致梯度消失問題。

02 下列哪個函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中可能引起梯度消失問題？

A. ReLU

B. Sigmoid

C. Leaky ReLU

D. ELU

答案： B

解析: Sigmoid函數(shù)在輸入值較大或較小時，其導數(shù)接近于0，這會導致梯度消失問題。

03 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，Sigmoid函數(shù)的輸出范圍是？

A. (-1, 1)

B. (0, 1)

C. [0, 1]

D. [-1, 1]

答案： B

解析: Sigmoid函數(shù)的輸出范圍是(0, 1)，即不包括0和1。

04 下列哪個激活函數(shù)在現(xiàn)代深度學習中常用于隱藏層而不是輸出層？

A. Sigmoid

B. Softmax

C. ReLU

D. Linear

答案： C

解析: ReLU（Rectified Linear Unit）因其計算效率高且能有效緩解梯度消失問題，常用于隱藏層。

05 Sigmoid函數(shù)在輸入為正無窮時，其輸出值趨近于多少？

A. -1

B. 0

C. 1

D. ∞

答案： C

解析: 當輸入\( x \)為正無窮大時，Sigmoid函數(shù)的輸出值趨近于1。

06 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，Sigmoid函數(shù)的導數(shù)最大值是多少？

A. 0.25

B. 0.5

C. 1

D. 0

答案：A

解析: Sigmoid函數(shù)的導數(shù)的最大值發(fā)生在\( x = 0 \)時，此時導數(shù)值為0.25。

07 在深度學習中，哪個激活函數(shù)因其計算效率高而被廣泛使用？

A. Sigmoid

B. Tanh

C. ReLU

D. ELU

答案： C

解析: ReLU因其簡單的計算形式，具有很高的計算效率，因此在深度學習中被廣泛采用。

08 在正負值很大的情況下，哪個激活函數(shù)更有可能遇到梯度消失問題？

A. ReLU

B. Leaky ReLU

C. PReLU

D. Sigmoid

答案： D

解析: Sigmoid函數(shù)在輸入值遠離原點時梯度非常小，容易導致梯度消失問題。

09 Leaky ReLU相比于ReLU的主要優(yōu)勢是什么？

A. 沒有梯度消失問題

B. 更快的計算速度

C. 減輕了神經(jīng)元死亡問題

D. 輸出范圍更寬

答案： C

解析: Leaky ReLU通過在負值區(qū)域引入一個斜率，減輕了ReLU中的神經(jīng)元死亡問題。

10 PReLU與Leaky ReLU的主要區(qū)別是什么？

A. PReLU在負值區(qū)域的斜率是固定的

B. PReLU在負值區(qū)域的斜率是可以學習的

C. PReLU沒有負值區(qū)域

D. PReLU的計算更簡單

答案： B

解析: PReLU允許負值區(qū)域的斜率作為一個可學習的參數(shù)，而Leaky ReLU的斜率是固定的。

11 ELU激活函數(shù)的負值區(qū)域采用什么形式的計算？

A. 線性計算

B. 指數(shù)計算

C. 對數(shù)計算

D. 冪次方計算

答案： B

解析: ELU在負值區(qū)域采用了指數(shù)函數(shù)的形式來計算輸出。

12 哪個激活函數(shù)最適合用于需要零均值輸出的場景？

A. ReLU

B. Sigmoid

C. Tanh

D. ELU

答案： C

解析: Tanh函數(shù)的輸出范圍是[-1, 1]，且在0處輸出也為0，這使得它更適合需要零均值輸出的情況。

13 ELU激活函數(shù)為什么可以幫助減少偏移效應(yīng)？

A. 因為其輸出范圍為[0, 1]

B. 因為其在負值區(qū)域采用指數(shù)函數(shù)，使得輸出均值接近零

C. 因為其沒有負值區(qū)域

D. 因為其在正值區(qū)域采用線性函數(shù)

答案： B

解析: ELU在負值區(qū)域的指數(shù)函數(shù)處理使得其輸出均值接近零，有助于減少偏移效應(yīng)。

14 哪個激活函數(shù)通常不適用于隱藏層？

A. ReLU

B. Sigmoid

C. Tanh

D. ELU

答案： B

解析: Sigmoid函數(shù)由于其梯度消失問題，通常不適合用作隱藏層的激活函數(shù)。

這些機器學習面試題，不光是理論，還有實際應(yīng)用，都是面試里經(jīng)常碰到的。

所以，準備充分了，自然就能在面試官面前大放異彩，希望這些題目能幫你在面試中一路過關(guān)斬將，拿到你夢寐以求的offer。