深度学习面试核心知识点梳理：梯度消失与爆炸、BatchNorm/LayerNorm区别、Dropout应用等

嘿，今天要和你们分享的这个深度学习面试复习资料真的是挺实用的。它不仅梳理了多核心知识点，比如梯度消失和梯度爆炸的原理，BatchNorm和LayerNorm的区别，甚至Dropout的应用，都是面试中比较常见的考点。资料的内容结构清晰，图文结合，读起来也不会觉得枯燥。对于 AI 求职者来说，这是一个高效的复习路径，是如果你准备面试的时候，能帮你快速理清这些知识点。

资料里也提到了一些实用的技巧，比如梯度消失和爆炸的问题时，可以通过He 初始化或者Xavier 初始化来优化网络权重，还有用ReLU激活函数避免这些问题，挺简单也实用。

如果你正在准备深度学习相关的面试，是像ResNet这种复杂的结构问题，这份资料也会帮你整理思路，清晰理解。资料里的知识点不仅仅适用于面试，也能帮你扎实基础，提升自己的理论水平。，这份材料是你深度学习面试备考的好帮手，不妨看看哦！