AI算法岗面试八股面经【超全整理】

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1、图像处理中一般用最大池化而不用平均池化

池化的主要目的：

• 保持主要特征不变的同时减少了参数
• 保持平移、旋转、尺度不变性，增强了神经网络的鲁棒性
• 池化操作也可以在一定程度上控制过拟合，通过减小特征图的尺寸，池化可以减小模型中的参数数量，并降低模型的复杂度。这有助于防止模型过度拟合训练数据，提高模型的泛化能力

最大池化更能捕捉图像上的变化、梯度的变化，带来更大的局部信息差异化，从而更好地捕捉边缘、纹理等特征。平均池化会淡化或错过特征是否存在的信息。

2、计算感受野

卷积层和池化层都会影响感受野，而激活函数层通常对于感受野没有影响，当前层的步长并不影响当前层的感受野，感受野和padding没有关系，计算当前层的感受野的公式如下：
$$R{F}_{i+1}=R{F}_i+(k-1)\times S_i$$
其中，$R{F}_{i+1}$表示当前层的感受野，$R{F}_i$表示上一层的感受野，k表示卷积核的大小，例如$3\ast 3$的卷积核，则$k=3$，$S_i$表示之前所有层的步长的乘积（不包括本层），公式如下：
$$S_i=\prod _{i=1}^{i}Strid{e}_i$$
感受野：卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小；（如果每个特征受到原始图像的$3\ast 3$区域内的影响，则感受野为2）。

3、特征图大小计算

输入$W\times H$，卷积核大小：k，Padding大小：p，步长大小：S
输出：
$$W_o=(W-k+2\ast p)/S+1$$$$H_o=(H-k+2\ast p)/S+1$$

4、Resnet

在深度神经网络中，当网络很深时，除了增加计算资源消耗以及模型过拟合问题外，还会出现梯度消失/爆炸问题，导致网络参数无法更新。
而且深层的网络还有一个问题，假设我们的初始设定网络是M层，而其实最优化模型对应的层数可能是K层，那么多出来的（M-K）层网络结构，不仅不会提升模型的表达能力，反而会使得模型的效果变差（表现为Loss先下降并趋于稳定值，然后再次上升），这就产生了网络退化问题。
网络的一层可以看做$y=H(x)$
$$H(x)=F(x)+xF(x)=H(x)-x$$
其中，$F(x)$是残差。

• 残差连接可以防止梯度消失
• 解决网络退化。假设某层是冗余的，在引入ResNet之前，我们想让该层学习到的参数能够满足$H(x)=x$，即输入是x，经过该冗余层之后，输出仍为x。但是要想学习$H(x)=x$恒等映射时的参数是很难的。ResNet让$H(x)=ReLU(F(x)+x)$；我们发现，要想让该冗余层能够恒等映射，只需要学习$F(x)=0$。学习$F(x)=0$比$H(x)=x$要简单，因为一般每层中的参数初始化偏向于0，而且ReLU能够将负数激活为0，这样能够更快收敛。

5、空洞卷积和1*1卷积

空洞卷积（扩张卷积）
与正常的卷积不同的是，空洞卷积引入了一个称为“扩张率（dilation rate）”的超参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。扩张率中文也叫空洞数（Hole Size），空洞卷积可以增加感受野，同时可以不改变图像输出特征图的尺寸（分辨率，resolution）。

• 扩大感受野
• 捕获多尺度上下文信息

1*1卷积

• 对通道数实现升维/降维
• 实现跨通道的信息交互与融合

6、VIT

• 将图像转换为Patch序列。 假设有一张图像$x\in R^{H\ast W\ast C}$，Patch大小为p，那么可以创建N个图像Patches；
• 将Patches铺平。 原论文作者选用patch大小为16，那么一个Patch的shape为（3,16，16），维度为3，将它铺平之后大小为$16\times 16\times 3=768$。此时可以使用一个线性映射层，将Patch的维度映射到我们指定的embedding的维度，这样就和NLP的词向量类似了。
• 添加Position embedding。 与CNNs不同，此时模型并不知道序列数据中的patches的位置信息。所以这些patches必须先追加一个位置信息，也就是图中的带数字的向量。
• 添加class token。 在输入到Transformer Encoder之前，还需要添加一个特殊的class token，这一点主要是借鉴了BERT模型。添加这个class token的目的是因为VIT模型将这个class token在Transformer Encoder的输出当作是模型对输入图片的编码特征，用于后续输入MLP模块中与图片label进行Loss计算。
• 输入Transformer Encoder。

7、图像质量评价指标

MSE（Mean Squared Error）均方误差
$$MSE=\frac{{\sum }_{i=0}^m{\sum }_{j=0}^n{(I(i,j)-K(i,j))}^2}{m\ast n}$$
即两张图像对应像素点数的差的平方求平均。

PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）峰值信噪比（$\uparrow$）
PSNR衡量对应像素的相近程度
$$PSNR=10\cdot lo{g}_{10}(\frac{MA{X}_I^2}{MSE})=20\cdot (\frac{MA{X}_I}{MSE})$$
MSE即上图的均方误差，$MA{X}_I$为图像中像素颜色可以取到的最大数值（即255）。

SSIM（Structural Similarity Index）结构性相似指标（$\uparrow$）
评价一张图片的亮度（luminance）、对比度（contrast）、结构（structure）
$$SSIM(x,y)=\frac{(2{\mu }_x{\mu }_y+c_1)(2{\sigma }_{xy}+c_2)}{({\mu }_x^2+{\mu }_y^2+c_1)({\sigma }_x^2+{\sigma }_y^2+c_2)}$$
同时，SSIM只是计算一个小窗口内图像的亮度、对比度、结构的值的相似程度，通过像素滑窗求平均，可以得到整幅图像的MSSIM。
$$MSSIM(X,Y)=\frac{1}{M}\sum _{j=1}^{M}SSIM(x_j,y_j)$$

LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）感知图像块相似性（$\downarrow$）
其主要思想是用CNN网络学到一些深层特征，再求得两张图片的深层特征之间的距离。
过了网络之后得到不同层的特征图$y$，将这些特征图在通道维度进行单位归一化，然后对特征维的不同通道乘上一个缩放因子，再将两张图的特征做$l2$损失，最后不同层的特征求得损失求平均得到一个距离。
$$d(x,x_0)=\sum _l\frac{1}{H_l{W}_l}||w_l\theta ({\hat{y}}_{hw}^l-{\hat{y}}_{ohw}^l|{|}_2^2$$

FID（Fréchet Inception Distance）（$\downarrow$）
基于两个图像分布之间的特征向量空间的Fréchet距离，测量生成图像与真实图像分布之间的差异。
$$FID(P,G)=||{\mu }_P-{\mu }_G|{|}^2+Tr(\sum _P+\sum _G-2\ast \sqrt{\sum _P\sum _G})$$

NIQE（Natural Image Quality Evaluator）自然图像质量评估器（$\downarrow$）
无参考图像质量指标