table {
border-collapse: collapse;
width: 100%;
margin-bottom: 1rem;
}
th, td {
border: 1px solid #ddd;
padding: 8px;
text-align: left;
}
th {
background-color: #f2f2f2;
}
tr:nth-child(even) {
background-color: #f9f9f9;
}
pre {
background-color: #f8f8f8;
padding: 15px;
border-radius: 4px;
overflow-x: auto;
}
138、什么是量化感知训练，为什么需要它？
量化感知训练是在训练期间向模型添加伪量化操作。这使模型能够学会忽略量化噪声，最终的权重对量化会更具鲁棒性。
139、什么是模型并行和数据并行？为什么通常推荐使用数据并行？
模型并行与数据并行
模型并行
是将模型分割成多个部分，并在多个设备上并行运行，有望在训练或推理过程中加快模型速度。
数据并行
是创建模型的多个完全相同的副本，并将它们部署到多个设备上。在训练的每次迭代中，每个副本会被分配不同的数据批次，并计算损失相对于模型参数的梯度。
同步数据并行
：所有副本的梯度会被聚合，优化器执行梯度下降步骤。
异步数据并行
：参数集中管理，副本相互独立运行，每个副本在每次训练迭代结束时直接更新中央参数。
通常推荐使用
数据并行
，主要是因为它在设备间所需的通信较少，而且更易于实现，并且适用于任何模型，而模型并行需要分析模型以确定最佳的分割方式。
140、在多台服务器上训练模型时，可以使用哪些分布式策略？如何选择使用哪种策略？
可以使用的分布式策略有
MirroredStrategy
和
ParameterServerStrategy
。
选择策略时：
若模型能装入每个副本的内存中，一般应使用
MirroredStrategy
，因为它使用简单，所有服务器和设备的处理方式相同，性能也较好；
若要训练无法装入 GPU 内存的大型模型，则使用
ParameterServerStrategy
，不过它通常比
MirroredStrategy
慢，且部署难度稍大，因为需要管理参数服务器。
141、使用 MirroredStrategy 在同一台机器上的多个 GPU 上训练任何模型（如果无法使用 GPU，可以使用具有 GPU 运行时的 Colaboratory 并创建两个虚拟 GPU）。再使用 CentralStorageStrategy 训练该模型，并比较训练时间。
使用
MirroredStrategy
训练模型的代码示例如下：
distribution = tf.distribute.MirroredStrategy()
with distribution.scope():
mirrored_model = tf.keras.Sequential([...])
mirrored_model.compile([...])
batch_size = 100
history = mirrored_model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
若要使用
CentralStorageStrategy
训练模型，可将
MirroredStrategy
替换为
CentralStorageStrategy
，示例代码为：
distribution = tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy()
还可设置
compute_devices
和
parameter_device
参数。
训练完成后，记录两种策略下的训练时间并进行比较。
142、什么是有标签的训练集？
有标签训练集是包含已标注数据的训练集，可用于监督学习，例如：
用于训练人脸分类器的每个人的图片
用于自然语言处理训练模型预测缺失单词的文本数据
143、尝试在数据预处理管道中添加一个转换器，以仅选择最重要的属性。
在Scikit-Learn里，可使用
SelectKBest
等特征选择器来实现。示例代码如下：
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
from sklearn.pipeline import Pipeline
# 假设num_pipeline和OneHotEncoder等已定义
num_attribs = list(housing_num)
cat_attribs = ["ocean_proximity"]
# 创建选择最重要属性的转换器
feature_selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5) # 选择最重要的5个属性
# 更新数值管道，添加特征选择步骤
num_pipeline_with_selection = Pipeline([
('original_num_pipeline', num_pipeline),
('feature_selection', feature_selector)
])
full_pipeline = ColumnTransformer([
("num", num_pipeline_with_selection, num_attribs),
("cat", OneHotEncoder(), cat_attribs),
])
housing_prepared = full_pipeline.fit_transform(housing)
以上代码在数值管道里添加了
SelectKBest
特征选择器，仅选择最重要的5个属性。可按需调整
k
的值。
144、在不使用Scikit – Learn的情况下，实现带有提前停止策略的Softmax回归批量梯度下降算法。
实现带有提前停止策略的Softmax回归批量梯度下降算法，需要以下步骤：
初始化权重
计算Softmax函数
计算成本函数（交叉熵损失）
计算梯度
更新权重
提前停止策略
以下是简单的Python代码示例：
import numpy as np
def softmax(z):
exp_z = np.exp(z - np.max(z, axis=1, keepdims=True))
return exp_z / np.sum(exp_z, axis=1, keepdims=True)
def cross_entropy_loss(y_true, y_pred):
m = y_true.shape[0]
return -np.sum(y_true * np.log(y_pred + 1e-7)) / m
def batch_gradient_descent(X, y, num_classes, learning_rate=0.01, num_iterations=1000, early_stopping_rounds=10):
m, n = X.shape
theta = np.random.randn(n, num_classes)
best_loss = np.inf
no_improvement_rounds = 0
for iteration in range(num_iterations):
logits = X.dot(theta)
y_pred = softmax(logits)
loss = cross_entropy_loss(y, y_pred)
gradients = 1/m * X.T.dot(y_pred - y)
theta = theta - learning_rate * gradients
if loss < best_loss:
best_loss = loss
no_improvement_rounds = 0
else:
no_improvement_rounds += 1
if no_improvement_rounds >= early_stopping_rounds:
print(f'Early stopping at iteration {iteration}')
break
return theta
你可以使用以下方式调用这个函数：
# 示例数据
X = np.random.randn(100, 10)
y = np.random.randint(0, 3, 100)
y_one_hot = np.eye(3)[y]
# 调用函数
theta = batch_gradient_descent(X, y_one_hot, num_classes=3)
这段代码实现了带有提前停止策略的Softmax回归批量梯度下降算法。首先定义了Softmax函数和交叉熵损失函数，然后在批量梯度下降过程中，根据损失是否改善来决定是否提前停止训练。
145、在一个线性可分的数据集上训练一个 LinearSVC 分类器。然后在相同的数据集上训练一个 SVC 分类器和一个 SGDClassifier 分类器。看看能否让它们生成大致相同的模型。
以下是使用 LinearSVC 训练模型的示例代码：
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import LinearSVC
iris = datasets.load_iris()
X = iris["data"][:, (2, 3)] # petal length, petal width
y = (iris["target"] == 2).astype(np.float64) # Iris virginica
svm_clf = Pipeline([
("scaler", StandardScaler()),
("linear_svc", LinearSVC(C=1, loss="hinge")),
])
svm_clf.fit(X, y)
若要使用
SVC
类，可使用线性核，创建模型时可写为
SVC(kernel="linear", C=1)
；若使用
SGDClassifier
类，可写为
SGDClassifier(loss="hinge", alpha=1/(m*C))
，这里的
m
为训练实例数量。通过在相同的线性可分数据集上使用这些不同的类进行训练，有可能得到大致相同的模型。
146、在MNIST数据集上训练一个支持向量机（SVM）分类器。由于SVM分类器是二元分类器，你需要使用一对其余（one-versus-the-rest）策略来对所有10个数字进行分类。你可以使用小的验证集来调整超参数以加快过程。你能达到什么样的准确率？
在MNIST数据集上使用SVM分类器并采用一对其余策略分类时，准确率会受到多种因素影响，如超参数的选择、数据预处理等。一般而言，经过适当调参和处理，SVM分类器在MNIST数据集上可以达到95% – 98%左右的准确率，但这并非固定值，实际准确率需根据具体实现情况确定。
147、如果决策树对训练集过拟合，尝试减小max_depth是个好主意吗？
减小
max_depth
可以限制树的深度，减少模型复杂度，通常是缓解过拟合的有效方法，所以可以认为是个好主意。
148、在哪些情况下会使用普通PCA、增量PCA、随机PCA或核PCA？
PCA 变体及适用场景
普通PCA
：适用于数据量较小且能一次性加载到内存中进行处理的情况，可用于数据压缩、降维等，如选择合适的维度数量、根据解释方差比进行分析等。
增量PCA
：当数据量非常大，无法一次性全部加载到内存时使用，它可以分批次处理数据，如对大规模训练数据进行处理。
随机PCA
：通常在需要快速计算且对精度要求不是极高，数据量较大时使用。
核PCA
：适用于需要进行复杂非线性投影以实现降维的情况，能够在投影后较好地保留实例的聚类，或者展开靠近扭曲流形的数据集，如对瑞士卷数据集进行降维。
149、加载MNIST数据集，并将其拆分为训练集和测试集（取前60000个实例用于训练，其余10000个用于测试）。在该数据集上训练一个随机森林分类器，并记录训练所需的时间，然后在测试集上评估得到的模型。接下来，使用主成分分析（PCA）将数据集的维度降低，使解释方差比例达到95%。在降维后的数据集上训练一个新的随机森林分类器，看看训练需要多长时间。训练速度是否快了很多？然后在测试集上评估该分类器。与之前的分类器相比，它的表现如何？
可按以下步骤操作：
加载MNIST数据集并划分训练集和测试集；
训练随机森林分类器并计时，评估模型；
使用PCA将数据集降维，使解释方差比例达95%；
在降维数据集上训练新随机森林分类器并计时；
比较两次训练时间，评估新分类器并与旧分类器比较性能。
150、描述两种在使用K – Means时选择合适簇数量的技术。
常见的两种技术为肘部法则和轮廓系数法。
肘部法则
通过绘制不同簇数量下的惯性（样本到其所属簇中心的距离平方和）与簇数量的关系图，惯性下降幅度开始变缓的点对应的簇数量即为合适的选择。
轮廓系数法
计算每个样本的轮廓系数（衡量样本与其所属簇的紧密程度以及与其他簇的分离程度），平均轮廓系数最大时对应的簇数量为合适的簇数量。
151、请列举两种可处理大规模数据集的聚类算法，以及两种寻找高密度区域的聚类算法。
可处理大规模数据集的聚类算法可列举
K-Means
、
Mini-Batch K-Means
；寻找高密度区域的聚类算法可列举
DBSCAN
、
Mean-Shift
。
152、你能想出一个主动学习有用的用例吗？你会如何实现它？
主动学习在医学图像识别中的应用
主动学习在医学图像识别中的作用尤为重要，尤其是在X光、CT等影像的疾病诊断中。由于标注大量医学图像需要高昂的成本和专业知识，主动学习提供了一种有效的解决方案。
实现步骤
初始标注
由医学专家对一小部分有代表性的医学图像进行标注，构建初始训练集。
模型训练
使用初始训练集训练一个机器学习或深度学习模型。
选择样本
模型对未标注的医学图像进行预测，并根据预测的不确定性或信息性等标准，选择最有价值的图像让医学专家进行标注。例如，选择模型预测置信度低的图像，因为这些图像可能包含模型尚未学习到的特征。
更新训练集
将新标注的图像添加到训练集中。
重新训练模型
使用更新后的训练集重新训练模型。
迭代优化
重复步骤3-5，不断迭代上述过程，直到模型性能达到满意的水平或标注成本达到预算限制。
153、经典的Olivetti人脸数据集包含400张64×64像素的灰度人脸图像。每张图像被展平为大小为4096的一维向量。40个不同的人被拍摄（每人10次），通常的任务是训练一个模型，该模型可以预测每张图片中代表的是哪个人。使用sklearn.datasets.fetch_olivetti_faces()函数加载数据集，然后将其拆分为训练集、验证集和测试集（注意，数据集已经在0到1之间进行了缩放）。由于数据集相当小，需要使用分层抽样，以确保每个集合中每个人的图像数量相同。接下来，使用K-Means对图像进行聚类，并确定合适数量的聚类。最后，可视化这些聚类，观察每个聚类中是否有相似的人脸。
可按以下步骤操作：
使用
sklearn.datasets.fetch_olivetti_faces()
函数加载 Olivetti 人脸数据集；
使用分层抽样将数据集拆分为训练集、验证集和测试集；
选择一种确定聚类数量的技术（如轮廓系数法、肘部法则等）确定合适的聚类数量，然后使用 K-Means 对图像进行聚类；
可视化聚类结果，观察每个聚类中是否有相似的人脸。
154、请列举三种常用的激活函数，并画出它们的图像。
常用激活函数
三种常用的激活函数为
阶跃函数
、
逻辑（Sigmoid）函数
和
修正线性单元（ReLU）函数
。可使用绘图工具如 Python 的 Matplotlib 库进行绘制。
以 ReLU 函数为例，代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
z = np.linspace(-5, 5, 100)
relu = np.maximum(0, z)
plt.plot(z, relu)
plt.xlabel('z')
plt.ylabel('ReLU(z)')
plt.title('Rectified Linear Unit (ReLU) Function')
plt.grid(True)
plt.show()
155、在MNIST数据集上训练一个深度多层感知器（使用keras.datasets.mnist.load_data()加载该数据集），尝试获得超过98%的精度。通过指数式增大学习率、绘制误差曲线并找出误差急剧上升的点来搜索最优学习率。添加保存检查点、使用早停法，并使用TensorBoard绘制学习曲线等额外功能。
可按以下步骤解决该问题：
加载MNIST数据集；
数据预处理；
构建深度MLP模型；
搜索最优学习率；
训练模型并添加额外功能（保存检查点、早停法、使用TensorBoard）；
评估模型精度。
156、当使用SGD优化器时，如果将动量超参数设置得过于接近1（例如0.99999），可能会发生什么情况？
动量超参数接近1时，优化器会保留更多之前梯度的方向信息
可能导致优化器在更新参数时对当前梯度的响应变慢
在接近最优解时可能会出现过冲和振荡加剧的情况
收敛过程可能变得不稳定
并且可能需要更长时间才能稳定在最优解附近
157、构建一个深度神经网络（DNN），该网络有20个隐藏层，每个隐藏层包含100个神经元（虽然数量过多，但这正是本题的目的）。使用He初始化方法和ELU激活函数。
以下是一个示例代码来构建这样的DNN：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[28, 28])) # 假设输入是28x28的图像
for _ in range(20):
model.add(keras.layers.Dense(100, activation='elu', kernel_initializer='he_normal'))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) # 假设是10分类问题
上述代码使用Keras构建了一个具有20个隐藏层，每个隐藏层100个神经元的DNN，使用了He初始化和ELU激活函数，最后一层使用softmax激活函数用于分类。
158、使用Nadam优化器和早停法，在CIFAR10数据集上训练网络。你可以使用keras.datasets.cifar10.load_data()加载该数据集。该数据集由60000张32×32像素的彩色图像组成（50000张用于训练，10000张用于测试），共有10个类别，因此你需要一个具有10个神经元的softmax输出层。请记住，每次更改模型架构或超参数时，都要搜索合适的学习率。
可按以下步骤操作：
加载CIFAR10数据集
：使用
keras.datasets.cifar10.load_data()
加载数据集。
构建模型
：构建一个有20个隐藏层，每层100个神经元的深度神经网络，使用 He 初始化和 ELU 激活函数，输出层使用具有10个神经元的 softmax 激活函数。
配置优化器和早停法
：使用 Nadam 优化器，设置早停法以防止过拟合。
搜索合适的学习率
：每次更改模型架构或超参数时，搜索合适的学习率。
训练模型
：使用训练集对模型进行训练，并使用验证集进行验证。
159、使用tf.range(10)和tf.constant(np.arange(10))会得到相同的结果吗？
tf.range(10)
会创建一个从 0 到 9 的张量，而
tf.constant(np.arange(10))
是将 NumPy 数组
np.arange(10)
（同样是 0 到 9）转换为 TensorFlow 张量，在数值上二者是相同的，但在某些情况下，如涉及到张量的一些元信息等可能存在差异。
160、实现一个执行层归一化（Layer Normalization）的自定义层：a. build()方法应定义两个可训练权重α和β，它们的形状均为input_shape[-1:]，数据类型为tf.float32。α应初始化为全1，β应初始化为全0。b. call()方法应计算每个实例特征的均值μ和标准差σ。为此，可以使用tf.nn.moments(inputs, axes=-1, keepdims=True)，它会返回所有实例的均值μ和方差σ²（计算方差的平方根以得到标准差）。然后该函数应计算并返回α⊗(X – μ)/(σ + ε) + β，其中⊗表示逐元素乘法（*），ε是一个平滑项（小常数，用于避免除以零，例如0.001）。c. 确保自定义层产生的输出与keras.layers.LayerNormalization层的输出相同（或非常接近）。
以下是实现代码示例：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
class CustomLayerNormalization(keras.layers.Layer):
def build(self, input_shape):
self.alpha = self.add_weight(name='alpha', shape=input_shape[-1:], dtype=tf.float32, initializer='ones', trainable=True)
self.beta = self.add_weight(name='beta', shape=input_shape[-1:], dtype=tf.float32, initializer='zeros', trainable=True)
def call(self, inputs):
epsilon = 0.001
mean, variance = tf.nn.moments(inputs, axes=-1, keepdims=True)
std_dev = tf.sqrt(variance)
return self.alpha * (inputs - mean) / (std_dev + epsilon) + self.beta
要验证自定义层与
keras.layers.LayerNormalization
层的输出是否接近，可以用以下代码：
# 创建输入数据
input_data = tf.random.normal([10, 20])
# 使用自定义层归一化
custom_layer = CustomLayerNormalization()
custom_output = custom_layer(input_data)
# 使用Keras层归一化
keras_layer = keras.layers.LayerNormalization()
keras_output = keras_layer(input_data)
# 检查输出是否接近
print(tf.reduce_all(tf.abs(custom_output - keras_output) < 1e-5))
161、什么是全卷积网络？如何将全连接层转换为卷积层？
全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）
全卷积网络（Fully Convolutional Networks，FCN）是一种端到端、像素级的图像语义分割模型。
核心思想
将传统卷积神经网络（CNN）中的
全连接层
替换为
卷积层
。
可接受
任意大小的输入图像
。
输出与输入图像大小相同的
特征图
，实现对图像中每个像素的分类。
实现方法
最后一个全连接层的处理
使用与该全连接层神经元数量相同的
滤波器
。
滤波器大小与前一层特征图大小相同。
每个神经元对应一个滤波器。
采用“valid”填充。
步幅通常设为1，也可设为更高值。
激活函数与原全连接层相同。
其他全连接层的处理
采用
1×1滤波器
。
通过适当
重塑全连接层的权重矩阵
，可将训练好的CNN按此方式转换。
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