科大讯飞面试题6道（含解析），助你备战秋季求职！

1. 常见的attention机制，说明channel attention 和 self attention 的原理

答：Attention机制是一种在深度学习中广泛使用的技术，它允许模型关注输入数据的特定部分。Attention机制有许多不同的变体，其中两种最常见的是channel attention和self attention。

Channel attention是一种关注输入数据通道的机制。它通过计算每个通道的权重来实现，然后将这些权重应用于输入数据。这使得模型能够重点关注包含重要信息的通道，而忽略不重要的通道。

Self attention是一种关注输入数据本身的机制。它通过计算每个数据点的权重来实现，然后将这些权重应用于输入数据。这使得模型能够重点关注包含重要信息的输入数据点，而忽略不重要的输入数据点。

2. 介绍对抗性攻击的原理及常用的防御方法

答：对抗性攻击是指攻击者通过对输入数据进行微小的扰动，使得模型对该数据的预测结果发生改变。这种攻击可以用来欺骗模型，使其做出错误的预测。

对抗性攻击的原理是，攻击者通过优化扰动数据，使得模型对扰动数据的预测结果与对原始数据的预测结果不同。这种优化可以通过梯度下降法或其他优化算法来实现。

常用的防御对抗性攻击的方法包括：

• 对抗性训练 ：在训练模型时，加入对抗性样本，使模型能够抵抗对抗性攻击。
• 输入验证 ：在模型部署时，对输入数据进行验证，剔除对抗性样本。
• 模型集成 ：将多个模型集成在一起，使对抗性攻击对模型的影响减小。

3. 介绍知识蒸馏的原理及常用的方法

答：知识蒸馏是一种将大型模型的知识转移给小型模型的技术。它通过让小型模型学习大型模型的输出，来实现知识的转移。

知识蒸馏的原理是，大型模型在训练过程中，会学习到大量的数据知识。这些知识可以包含在模型的权重中，也可以包含在模型的输出中。小型模型通过学习大型模型的输出，可以获得这些知识。

常用的知识蒸馏方法包括：

• 教师-学生学习 ：将大型模型作为教师模型，将小型模型作为学生模型。学生模型通过学习教师模型的输出，来获得知识。
• 特征蒸馏 ：将大型模型的中间层特征提取出来，作为小型模型的输入。这样，小型模型就可以学习到大型模型的特征表示。
• 输出蒸馏 ：将大型模型的输出作为小型模型的监督信号。这样，小型模型就可以学习到大型模型的输出分布。

4. 介绍生成对抗网络(GAN)的原理及常用的训练技巧

答：生成对抗网络(GAN)是一种生成式深度学习模型，它由两个网络组成：生成器网络和判别器网络。生成器网络负责生成数据，判别器网络负责判别数据是真实数据还是生成数据。

GAN的原理是，生成器网络和判别器网络相互竞争。生成器网络试图生成与真实数据难以区分的数据，而判别器网络试图将真实数据和生成数据区分开来。通过这种竞争，生成器网络逐渐能够生成与真实数据非常相似的