人工智能大数据,工作效率生产力
Ctrl + D 收藏本站,更多好用AI工具
当前位置:首页 » AI资讯

人工智能面试题分享(含答案)

2024-06-29 59

现在人工智能就业前景怎么样?学完人工智能相关课程好找工作吗?目前国内人工智能领域正在高速发展,各大企业都在积极布局人工智能技术应用。想要从事人工智能相关工作,不但要了解国内整体的发展方向。而进入企业唯有基础才是最好的敲门砖。今天在黑马程序员论坛找了一些关于人工智能的面试题。希望对近期求知的小伙伴有一定的帮助。

人工智能面试题分享(含答案)
1、深度学习框架TensorFlow中有哪四种常用交叉熵?
答: tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

2、什么叫过拟合,避免过拟合都有哪些措施?
答:过拟合:就是在机器学习中,我么测试模型的时候,提高了在训练数据集的表现力时候,
但是在训练集上的表现力反而下降了。
解决方案:
1.正则化 ;
2.在训练模型过程中,调节参数。学习率不要太大;
3.对数据进行交叉验证;
4.选择适合训练集合测试集数据的百分比,选取合适的停止训练标准,使对机器的训练在合适;
5.在神经网络模型中,我们可以减小权重;

3、什么是核函数?
核函数是将线性不可分的特征隐射到高位特征空间,从而让支持向量机在这个高维空间线性可分,也就是使用核函数可以向高维空间映射并解决非线性的分类问题。包括线性核函数ÿ

原文链接:https://blog.csdn.net/JACK_SUJAVA/article/details/109121725?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851498716800211544536%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851498716800211544536&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-13-109121725-null-null.nonecase&utm_term=AI%E9%9D%A2%E8%AF%95

相关推荐

阅读榜

hellenandjeckett@outlook.com

加入QQ群:849112589

回顶部