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】高频考点系列的第五篇文章，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、介绍一下Transformer中的并行计算的能力体现在哪些地方？

（1）处理输入元素的并行：传统的RNN的计算严格依赖序列顺序，处理第i个词时，必须等待第i-1个词的计算完成Transformer的自注意力机制对输入序列的所有词同时进行计算，不再需要每个词依次进行处理

（2）多头注意力的并行：Transformer的多头注意力机制将自注意力拆分为h个独立的头，每个头负责捕捉序列中不同维度的关联模式，这些头的计算是完全并行的

二、说一下深度学习框架中PyTorch和Tensorflow的区别？

（1）PyTorch：采用动态计算图，计算图在运行时动态构建，代码执行与计算过程同步，支持即时调试

（2）Tensorflow：采用静态计算图，需先定义完整图结构再执行。

三、在模型训练过程中，训练集、验证集和测试集的作用是什么？

（1）训练集：训练集是模型接触最多的数据，其质量和规模直接影响模型的学习能力。模型通过训练集数据，不断调整自身参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差。

（2）验证集：验证集相当于模型的"模拟考试"，其分布应与训练集一致。用于监控模型在训练过程中的表现，辅助调整超参数，避免模型"过拟合"。

（3）测试集：测试集的分布应尽可能接近真实场景的数据分布。模型在测试集上的表现（如准确率、召回率）被视为其在实际应用中的真实能力，用于判断模型是否达到预期目标。

四、介绍一下SGD和Adam优化器的区别？

（1）SGD：是最基础的优化器，直接使用每个样本（或小批量样本）的梯度更新参数。学习率是固定的，需要手动调整。同时收敛速度较慢。

（2）Adam：结合了动量和自适应学习率，维护一阶矩和二阶矩两个状态变量。学习率自适应更新。同时收敛速度较快。

五、介绍一下深度学习模型中的参数初始化方法？

（1）随机初始化：最常用的随机初始化方法是从均值为0、方差为1的高斯分布中随机采样得到权重初始化模型参数。

（2）Xavier初始化：基本思想是根据上一层输入神经元的数量和下一层输出神经元的数量来确定权重初始化的范围。

（3）He初始化：He初始化是Xavier初始化的一种变体，主要适用于带有ReLU激活函数的神经网络模型。

（4）预训练权重初始化：将在其他数据集上训练好的模型权重对当前的模型参数进行初始化