随着人工智能技术的突飞猛进，AI工程师成为了众多求职者梦寐以求的职业。想要拿下这份工作，面试的时候得展示出你不仅技术过硬，还得能解决问题。所以，提前准备一些面试常问的问题，比如机器学习的那些算法，或者深度学习的框架，还有怎么优化模型，这些都是加分项，能有效提高面试通过率。
本篇小编整理了一些高频的机器学习深化方面的面试题，这些题目都是从实际面试中总结出来的，非常具有代表性和实用性，希望对你有帮助。
01 以下哪种激活函数因为其导数在某些区域接近于0而导致梯度消失问题？
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Tanh
D. Leaky ReLU
答案： B
解析: Sigmoid函数的导数在输入值较大或较小时接近于0，这会导致梯度消失问题。
02 下列哪个函数在神经网络中可能引起梯度消失问题？
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Leaky ReLU
D. ELU
答案： B
解析: Sigmoid函数在输入值较大或较小时，其导数接近于0，这会导致梯度消失问题。
03 在神经网络中，Sigmoid函数的输出范围是？
A. (-1, 1)
B. (0, 1)
C. [0, 1]
D. [-1, 1]
答案： B
解析: Sigmoid函数的输出范围是(0, 1)，即不包括0和1。
04 下列哪个激活函数在现代深度学习中常用于隐藏层而不是输出层？
A. Sigmoid
B. Softmax
C. ReLU
D. Linear
答案： C
解析: ReLU（Rectified Linear Unit）因其计算效率高且能有效缓解梯度消失问题，常用于隐藏层。
05 Sigmoid函数在输入为正无穷时，其输出值趋近于多少？
A. -1
B. 0
C. 1
D. ∞
答案： C
解析: 当输入\( x \)为正无穷大时，Sigmoid函数的输出值趋近于1。
06 在神经网络中，Sigmoid函数的导数最大值是多少？
A. 0.25
B. 0.5
C. 1
D. 0
答案：A
解析: Sigmoid函数的导数的最大值发生在\( x = 0 \)时，此时导数值为0.25。
07 在深度学习中，哪个激活函数因其计算效率高而被广泛使用？
A. Sigmoid
B. Tanh
C. ReLU
D. ELU
答案： C
解析: ReLU因其简单的计算形式，具有很高的计算效率，因此在深度学习中被广泛采用。
08 在正负值很大的情况下，哪个激活函数更有可能遇到梯度消失问题？
A. ReLU
B. Leaky ReLU
C. PReLU
D. Sigmoid
答案： D
解析: Sigmoid函数在输入值远离原点时梯度非常小，容易导致梯度消失问题。
09 Leaky ReLU相比于ReLU的主要优势是什么？
A. 没有梯度消失问题
B. 更快的计算速度
C. 减轻了神经元死亡问题
D. 输出范围更宽
答案： C
解析: Leaky ReLU通过在负值区域引入一个斜率，减轻了ReLU中的神经元死亡问题。
10 PReLU与Leaky ReLU的主要区别是什么？
A. PReLU在负值区域的斜率是固定的
B. PReLU在负值区域的斜率是可以学习的
C. PReLU没有负值区域
D. PReLU的计算更简单
答案： B
解析: PReLU允许负值区域的斜率作为一个可学习的参数，而Leaky ReLU的斜率是固定的。
11 ELU激活函数的负值区域采用什么形式的计算？
A. 线性计算
B. 指数计算
C. 对数计算
D. 幂次方计算
答案： B
解析: ELU在负值区域采用了指数函数的形式来计算输出。
12 哪个激活函数最适合用于需要零均值输出的场景？
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Tanh
D. ELU
答案： C
解析: Tanh函数的输出范围是[-1, 1]，且在0处输出也为0，这使得它更适合需要零均值输出的情况。
13 ELU激活函数为什么可以帮助减少偏移效应？
A. 因为其输出范围为[0, 1]
B. 因为其在负值区域采用指数函数，使得输出均值接近零
C. 因为其没有负值区域
D. 因为其在正值区域采用线性函数
答案： B
解析: ELU在负值区域的指数函数处理使得其输出均值接近零，有助于减少偏移效应。
14 哪个激活函数通常不适用于隐藏层？
A. ReLU
B. Sigmoid
C. Tanh
D. ELU
答案： B
解析: Sigmoid函数由于其梯度消失问题，通常不适合用作隐藏层的激活函数。
