图像算法实习生--面经1

系列文章目录

文章目录

• 系列文章目录
• 前言
• 一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0
• 二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？
• 三、transformer相关问题
• 四、介绍一下胶囊网络的动态路由
• 五、yolo系列出到v9了，介绍一下你最熟悉的yolo算法
• 六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别？
• 七、讲一下剪枝
• 八、讲一下PTQ and QAT量化的区别
• 九、默写一下GAN的损失函数
• 十、了解其他的变种GAN吗？CycleGAN？
• 十一、不平衡数据怎么处理?
• 十二、讲一下神经网络反向传播原理
• 十三、torch里面保存模型的两种方法
• 总结

前言

图像算法实习生–面经1

一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0

optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0

在PyTorch中，使用optimizer.zero_grad()是为了在每次反向传播之前将模型参数的梯度置零。这是因为在PyTorch中，梯度是累积的，即每次计算梯度时都会将新的梯度值加到之前的梯度上。如果不在每次反向传播前将梯度清零，那么梯度值会一直累积下去，导致错误的梯度更新。

因此，通过调用optimizer.zero_grad()可以确保在每次反向传播之前将梯度清零，以便正确计算新的梯度并进行参数更新。这是训练神经网络时非常重要的一步，可以避免梯度累积导致的错误更新。

二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

1. U形结构（U-shape architecture）：Unet 的结构采用了一种编码器-解码器结构，其中编码器负责逐步提取特征并减少空间分辨率，而解码器则负责逐步恢复空间分辨率和生成分割结果。这种 U 形结构有助于捕获不同尺度的特征信息，适用于医学图像中存在的各种大小和形状的目标。

2. 跳跃连接（Skip Connections）：Unet 中引入了跳跃连接，将编码器中不同层的特征图与解码器对应的层相连接，使得解码器能够利用更丰富的信息进行细致的分割。这种结构有助于减轻信息丢失和梯度消失问题，提高了网络对细节信息的捕获能力。

3. 数据增强和正则化：医学图像数据通常数量有限且噪声较多，Unet 在训练过程中可以通过数据增强技术（如旋转、翻转、缩放等）增加数据多样性，提高模型的泛化能力。此外，正则化技术（如 Dropout、Batch Normalization 等）也有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。

4. 适应性损失函数：在医学图像分割任务中，常常需要考虑到目标与背景之间的类别不平衡和边界细节的重要性。Unet 结合了适应性损失函数（如 Dice 系数、交叉熵损失等），能够更好地处理类别不平衡和边界模糊等问题，提高了分割的准确性。

三、transformer相关问题

可参考transformer灵魂21问

四、介绍一下胶囊网络的动态路由

动态路由过程：

1. 预测输出向量：每个低层胶囊通过乘以权重矩阵预测高层胶囊的输出向量。

2. 计算相关性：根据低层胶囊输出向量与高层胶囊预测输出向量之间的相似性，计算它们之间的相关性得分。

3. 更新权重：根据相关性得分动态调整低层胶囊到高层胶囊的权重，使得相关性高的胶囊能够增强其输出信号，而相关性低的胶囊则减弱其输出信号。

4. 迭代路由：通过多轮迭代的动态路由过程，不断更新权重，使得网络能够学习到输入特征之间的层级关系和整体结构。

五、yolo系列出到v9了，介绍一下你最熟悉的yolo算法

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，通过单个神经网络模型同时预测图像中多个目标的类别和边界框。我目前熟悉的是 YOLOv3 版本，接下来我将简要介绍 YOLOv3 的主要特点和工作原理：

YOLOv3 主要特点：

单阶段检测：YOLOv3 是一种单阶段目标检测算法，在一个网络中完成目标检测任务，速度较快。

全图检测：YOLOv3 将整个图像作为输入，在单个前向传播过程中直接输出目标类别和边界框信息。

多尺度预测：YOLOv3 通过使用不同尺度的特征图进行目标检测，可以检测不同大小的目标。

三种不同尺度的输出：YOLOv3 在输出层使用了三种不同尺度的特征图来检测不同尺寸的目标，提高了检测精度。

YOLOv3 工作原理：

基础网络：YOLOv3 使用 Darknet-53 作为基础网络来提取特征，Darknet-53 是一个包含多个卷积层和残差连接的深度卷积神经网络。

特征提取：Darknet-53 提取图像特征，并通过多层卷积和池化操作得到不同尺度的特征图。

检测头：在每个尺度上，YOLOv3 使用检测头来预测目标的类别概率、边界框位置和置信度得分。

非极大值抑制：对于每个尺度上检测到的边界框，采用非极大值抑制（NMS）来去除重叠较多的边界框，得到最终的目标检测结果。

总的来说，YOLOv3 是一种快速而准确的目标检测算法，通过全图检测和多尺度预测实现实时目标检测，并在各种应用中取得了良好的效果。

六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别？

一阶段目标检测算法：

单阶段检测：一阶段目标检测算法直接在单个网络中完成目标检测任务，不需要额外的区域建议（region proposals）生成步骤。

全图检测：一阶段算法将整个图像作为输入，在一个前向传播过程中直接预测目标的类别和位置信息。

速度快：由于只需一次前向传播，一阶段算法通常速度较快，适用于实时目标检测应用。

二阶段目标检测算法：

两阶段检测：二阶段目标检测算法通常包含两个阶段，第一阶段生成候选区域（region proposals），第二阶段对候选区域进行分类和边界框回归。

区域生成：二阶段算法先通过一些方法（如Selective Search、RPN等）生成可能包含目标的候选区域，然后再对这些区域进行目标检测。

更精准：由于分为两个阶段，二阶段算法通常在检测精度上表现较好，尤其在小目标和复杂场景下效果更佳。

区别总结：

速度 vs 精度：一阶段算法在速度上更快，适合实时性要求高的场景，而二阶段算法在精度上通常更优秀。

区域生成：一阶段算法省略了独立的区域生成步骤，直接通过网络输出得到目标检测结果，而二阶段算法需要额外的区域生成操作。

应用场景：根据具体应用需求和性能要求选择合适的算法，一阶段算法适合要求速度快的实时应用，而二阶段算法适合追求更高检测精度的应用

七、讲一下剪枝

参考 TensorRT模型优化部署 (八）–模型剪枝Pruning

八、讲一下PTQ and QAT量化的区别

参考 TensorRT优化部署（七）–Quantization量化（PTQ and QAT)（二）

九、默写一下GAN的损失函数

生成器的目标是生成尽量真实的数据，最好能够以假乱真、让判别器判断不出来，因此生成器的学习目标是让判别器上的判断准确性越来越低；相反，判别器的目标是尽量判别出真伪，因此判别器的学习目标是让自己的判别准确性越来越高。
当生成器生成的数据越来越真时，判别器为维持住自己的准确性，就必须向辨别能力越来越强的方向迭代。当判别器越来越强大时，生成器为了降低判别器的判断准确性，就必须生成越来越真的数据。在这个奇妙的关系中，判别器判断的准确性由GAN论文中定义的特殊交叉熵来衡量，判别器与生成器共同影响交叉熵，同时训练、相互内卷，对该交叉熵的控制时此消彼长的，这是真正的零和博弈。
特殊交叉熵在生成器与判别器的内卷关系中，GAN的特殊交叉熵公式如下：

其中，字母是原始GAN论文中指定用来表示该交叉熵的字母，对数的底数为自然底数，表示共有个样本，因此以上表达式是全部样本交叉的均值表达式。表示任意真实数据，与真实数据相同结构的任意随机数据，表示在生成器中基于生成的假数据，而表示判别器在真实数据上的输出结果

十、了解其他的变种GAN吗？CycleGAN？

参考 CycleGAN

十一、不平衡数据怎么处理?

参考 动态加权平衡损失

十二、讲一下神经网络反向传播原理

前向传播：
在神经网络的训练过程中，首先对输入数据进行前向传播，计算神经网络的输出结果。具体而言，对于每一层神经元，都会计算加权输入并通过激活函数得到输出，然后将该输出作为下一层神经元的输入。

损失函数：
在前向传播的过程中，根据神经网络的输出结果和真实标签计算损失函数（loss function），用于衡量神经网络的输出与真实值之间的差距。

反向传播：
反向传播是指根据损失函数，从神经网络的输出层开始向输入层逐层计算梯度，并利用梯度下降法来更新神经网络中的参数（权重和偏置）。具体步骤如下：

1. 从损失函数开始，计算损失函数对网络输出的梯度。
2. 将该梯度沿着网络反向传播，计算每一层的梯度，使用链式法则将上一层的梯度乘以当前层的激活函数的导数。
3. 利用计算得到的梯度信息，通过梯度下降法等优化算法来更新神经网络中的权重和偏置，使得损失函数尽可能减小。

十三、torch里面保存模型的两种方法

参考pytorch保存模型的两种方式

总结

多吃核桃补补脑