深度學習面試100題（第11-15題）

1.請簡要介紹下tensorflow的計算圖。

解析：

Tensorflow是一個通過計算圖的形式來表述計算的程式設計系統，計算圖也叫資料流圖，可以把計算圖看做是一種有向圖，Tensorflow中的每一個節點都是計算圖上的一個Tensor, 也就是張量，而節點之間的邊描述了計算之間的依賴關係(定義時)和數學操作(運算時)。

如下兩圖表示：

 a=x*y; b=a+z; c=tf.reduce_sum(b);  

2.你有哪些deep learning（rnn、cnn）調參的經驗？

解析：

一、引數初始化

下面幾種方式,隨便選一個,結果基本都差不多。但是一定要做。否則可能會減慢收斂速度，影響收斂結果，甚至造成Nan等一系列問題。

下面的n_in為網路的輸入大小，n_out為網路的輸出大小，n為n_in或(n_in+n_out)*0.5

Xavier初始法論文：

http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf

He初始化論文：

https://arxiv.org/abs/1502.01852

uniform均勻分佈初始化：

w = np.random.uniform(low=-scale, high=scale, size=[n_in,n_out])

Xavier初始法，適用於普通啟用函式(tanh,sigmoid)：scale = np.sqrt(3/n)

He初始化，適用於ReLU：scale = np.sqrt(6/n)

normal高斯分佈初始化：w = np.random.randn(n_in,n_out) * stdev # stdev為高斯分佈的標準差，均值設為0

Xavier初始法，適用於普通啟用函式 (tanh,sigmoid)：stdev = np.sqrt(n)

He初始化，適用於ReLU：stdev = np.sqrt(2/n)

svd初始化：對RNN有比較好的效果。

二、資料預處理方式

zero-center ,這個挺常用的.X -= np.mean(X, axis = 0) # zero-centerX /= np.std(X, axis = 0) # normalize

PCA whitening,這個用的比較少.

三、訓練技巧

要做梯度歸一化,即算出來的梯度除以minibatch size

clip c(梯度裁剪): 限制最大梯度,其實是value = sqrt(w1^2+w2^2….),如果value超過了閾值,就算一個衰減繫系數,讓value的值等於閾值: 5,10,15

dropout對小資料防止過擬合有很好的效果,值一般設為0.5,小資料上dropout+sgd在我的大部分實驗中，效果提升都非常明顯.因此可能的話，建議一定要嘗試一下。 dropout的位置比較有講究, 對於RNN,建議放到輸入->RNN與RNN->輸出的位置.關於RNN如何用dropout,可以參考這篇論文:http://arxiv.org/abs/1409.2329

adam,adadelta等,在小資料上,我這裡實驗的效果不如sgd, sgd收斂速度會慢一些，但是最終收斂後的結果，一般都比較好。如果使用sgd的話,可以選擇從1.0或者0.1的學習率開始,隔一段時間,在驗證集上檢查一下,如果cost沒有下降,就對學習率減半. 我看過很多論文都這麼搞,我自己實驗的結果也很好. 當然,也可以先用ada系列先跑,最後快收斂的時候,更換成sgd繼續訓練.同樣也會有提升.據說adadelta一般在分類問題上效果比較好，adam在生成問題上效果比較好。

除了gate之類的地方,需要把輸出限制成0-1之外,儘量不要用sigmoid,可以用tanh或者relu之類的啟用函式.1. sigmoid函式在-4到4的區間裡，才有較大的梯度。之外的區間，梯度接近0，很容易造成梯度消失問題。2. 輸入0均值，sigmoid函式的輸出不是0均值的。

rnn的dim和embdding size,一般從128上下開始調整. batch size,一般從128左右開始調整.batch size合適最重要,並不是越大越好。

word2vec初始化,在小資料上,不僅可以有效提高收斂速度,也可以可以提高結果。

四、儘量對資料做shuffle

LSTM 的forget gate的bias,用1.0或者更大的值做初始化,可以取得更好的結果,來自這篇論文:http://jmlr.org/proceedings/papers/v37/jozefowicz15.pdf, 我這裡實驗設成1.0,可以提高收斂速度.實際使用中,不同的任務,可能需要嘗試不同的值.

Batch Normalization據說可以提升效果，不過我沒有嘗試過，建議作為最後提升模型的手段，參考論文：Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

如果你的模型包含全連線層（MLP），並且輸入和輸出大小一樣，可以考慮將MLP替換成Highway Network,我嘗試對結果有一點提升，建議作為最後提升模型的手段，原理很簡單，就是給輸出加了一個gate來控制資訊的流動，詳細介紹請參考論文: http://arxiv.org/abs/1505.00387

來自@張馨宇的技巧：一輪加正則，一輪不加正則，反覆進行。

五、Ensemble

Ensemble是論文刷結果的終極核武器,深度學習中一般有以下幾種方式

同樣的引數,不同的初始化方式

不同的引數,通過cross-validation,選取最好的幾組

同樣的引數,模型訓練的不同階段，即不同迭代次數的模型。

不同的模型,進行線性融合. 例如RNN和傳統模型。

3.CNN最成功的應用是在CV，那為什麼NLP和Speech的很多問題也可以用CNN解出來？為什麼AlphaGo裡也用了CNN？這幾個不相關的問題的相似性在哪裡？CNN通過什麼手段抓住了這個共性？

解析：

Deep Learning -Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton

Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D.

The Unreasonable Effectiveness of Deep Learning -LeCun 16 NIPS Keynote

以上幾個不相關問題的相關性在於，都存在區域性與整體的關係，由低層次的特徵經過組合，組成高層次的特徵，並且得到不同特徵之間的空間相關性。如下圖：低層次的直線／曲線等特徵，組合成為不同的形狀，最後得到汽車的表示。

CNN抓住此共性的手段主要有四個：區域性連線／權值共享／池化操作／多層次結構。

區域性連線使網路可以提取資料的區域性特徵；權值共享大大降低了網路的訓練難度，一個Filter只提取一個特徵，在整個圖片（或者語音／文字） 中進行卷積；池化操作與多層次結構一起，實現了資料的降維，將低層次的區域性特徵組合成為較高層次的特徵，從而對整個圖片進行表示。如下圖：

上圖中，如果每一個點的處理使用相同的Filter，則為全卷積，如果使用不同的Filter，則為Local-Conv。

4.LSTM結構推導，為什麼比RNN好？

解析：

推導forget gate，input gate，cell state， hidden information等的變化；因為LSTM有進有出且當前的cell informaton是通過input gate控制之後疊加的，RNN是疊乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者爆炸。

5.Sigmoid、Tanh、ReLu這三個啟用函式有什麼缺點或不足，有沒改進的啟用函式。

解析：

sigmoid、Tanh、ReLU的缺點在121問題中已有說明，為了解決ReLU的dead cell的情況，發明了Leaky Relu， 即在輸入小於0時不讓輸出為0，而是乘以一個較小的係數，從而保證有導數存在。同樣的目的，還有一個ELU，函式示意圖如下。

還有一個啟用函式是Maxout，即使用兩套w,b引數，輸出較大值。本質上Maxout可以看做Relu的泛化版本，因為如果一套w,b全都是0的話，那麼就是普通的ReLU。Maxout可以克服Relu的缺點，但是引數數目翻倍。

資料來源：

1.寒小陽&AntZ，張雨石部落格等；

2.蕭瑟，

https://www.zhihu.com/question/41631631/answer/94816420；

3.許韓，

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25005808；

4.《 CNN筆記：通俗理解卷積神經網路》，http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/51812459；

5.我愛大泡泡，

htp://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273。

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