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 网上相关总结：

小菜鸡写一写基础深度学习的问题（复制大佬的，自己复习用） - 知乎 (zhihu.com)

CV面试问题准备持续更新贴 - 知乎 (zhihu.com)

Epoch

• Epoch 是指完成一次完整的数据集训练的过程。
• 比如，有一个数据集有1000个样本，当网络用这些样本训练一次后，这就是一个epoch。

Iteration

• Iteration 是指在一个epoch中，使用一个batch进行训练的次数。
• 如果你的数据集有1000个样本，batch size是100，那么一个epoch就会有10次iteration（1000/100=10）。

Batch Size

• Batch Size 是指每次iteration中用于训练的样本数量。
• 如果你的batch size是100，每次训练就使用100个样本。

反向传播（BP）推导

假设我们有一个简单的三层神经网络（输入层、隐藏层和输出层）：

1. 输入层: xxx
2. 隐藏层: hhh
3. 输出层: yyy

前向传播

1. 输入到隐藏层: h=f(Wxhx+bh)h = f(W_{xh} x + b_h)h=f(Wxh​x+bh​) 其中 WxhW_{xh}Wxh​ 是输入到隐藏层的权重矩阵，bhb_hbh​ 是隐藏层的偏置向量，fff 是激活函数。

2. 隐藏层到输出层: y^=g(Whyh+by)\hat{y} = g(W_{hy} h + b_y)y^​=g(Why​h+by​) 其中 WhyW_{hy}Why​ 是隐藏层到输出层的权重矩阵，byb_yby​ 是输出层的偏置向量，ggg 是输出层的激活函数，通常在分类问题中是softmax函数。

损失函数

假设我们使用均方误差损失函数：

其中 yyy 是实际输出，y^\hat{y}y^​ 是预测输出。

反向传播

我们需要计算损失 LLL 对每个权重和偏置的梯度，然后更新这些参数。我们从输出层开始，逐层向后推导。

1. 输出层梯度:

2. 隐藏层到输出层权重梯度:

3. 隐藏层到输出层偏置梯度:

4. 隐藏层误差:

5. 输入层到隐藏层权重梯度:

6. 输入层到隐藏层偏置梯度:

参数更新

使用梯度下降法更新权重和偏置：

其中 η 是学习率。

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感受野计算

如何计算感受野(Receptive Field)——原理 - 知乎 (zhihu.com)

池化 

1. 池化的作用

池化的主要作用有两个：

• 降低计算复杂度：通过减少特征图的尺寸，减少后续卷积层和全连接层的计算量。
• 减小过拟合：通过降低特征图的分辨率，可以使模型更具鲁棒性，对输入数据的小变化不那么敏感。

2. 池化类型

池化操作通常有两种类型：

• 最大池化（Max Pooling）：从池化窗口中选择最大值。
• 平均池化（Average Pooling）：从池化窗口中选择平均值。

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Sobel边缘检测

是图像处理中常用的技术，它使用卷积核（滤波器）来突出图像中的边缘。Sobel算子通过计算图像灰度值的梯度来检测边缘。

1. Sobel算子

Sobel算子有两个卷积核，一个用于检测水平方向的边缘，另一个用于检测垂直方向的边缘。

水平Sobel卷积核（Gx）

diff

复制代码

-1 0 1 -2 0 2 -1 0 1

垂直Sobel卷积核（Gy）

diff

复制代码

-1 -2 -1 0 0 0 1 2 1

2. Sobel卷积操作

通过将这两个卷积核分别与图像进行卷积操作，可以得到图像在水平方向和垂直方向上的梯度图。

卷积计算过程

假设有一个3x3的图像块：

css

复制代码

a b c d e f g h i

水平方向的梯度计算（Gx）：

css

复制代码

Gx = (c + 2f + i) - (a + 2d + g)

垂直方向的梯度计算（Gy）：

css

复制代码

Gy = (g + 2h + i) - (a + 2b + c)

3. 组合梯度

最终的梯度强度可以通过组合Gx和Gy计算得到：

scss

复制代码

G = sqrt(Gx^2 + Gy^2)

梯度计算

通过这些卷积核，我们可以计算图像在水平方向和垂直方向的梯度。梯度表示图像灰度值的变化速率，变化速率大的地方就是边缘。具体来说：

• 水平方向梯度（Gx）：表示图像从左到右的变化。如果有明显的水平边缘，Gx会有大的值。
• 垂直方向梯度（Gy）：表示图像从上到下的变化。如果有明显的垂直边缘，Gy会有大的值。

4. 组合梯度

最终，通过组合水平方向和垂直方向的梯度（通常使用欧几里得距离），我们可以得到图像的梯度强度：

计算力（flops）和参数（parameters）数量

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BN

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Normalization操作我们虽然缓解了ICS问题，让每一层网络的输入数据分布都变得稳定，但却导致了数据表达能力的缺失。BN又引入了两个可学习（learnable）的参数 𝛾 与 𝛽 。这两个参数的引入是为了恢复数据本身的表达能力，对规范化后的数据进行线性变换 

重点最后一句

感受野计算 

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ResNet中的恒等映射是一种直接将输入添加到输出的操作方式，确保了信息和梯度可以稳定地传递。它通过保持梯度的稳定性，防止了梯度消失和爆炸问题，从而使得训练非常深的网络成为可能。

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