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神经网络内存消耗
1、参数多，内存占用大。根据查询中关村在线显示，电脑跑卷积神经网络mnist的数据大，一次放入太多训练数据，占用了内存。
2、不是越大越好。将numwork设置得过大，会造成计算资源的浪费，导致内存不足的情况发生，影响神经网络的性能，因此神经网络numwork不是越大越好。神经网络的numwork参数是并行处理的线程数，用于加速神经网络的计算速度。
3、）网络路径的激增 每年的 ImageNet Challenge 的冠军都会使用比上一届冠军更加深层的网络。
4、在硬件实现层面，针对神经网络中广泛存在的稀疏性及其并行处理时无法充分提升能效的瓶颈问题，他们引入了局部串行和全局并行的设计思想，可在不损失精度的前提下充分利用神经网络冗余性，明显提升了AI推理加速器的功耗效率。
“多尺度”目标检测问题
在目标检测任务中，被测目标的大小经常是不固定的，自动驾驶相关检测任务可能要同时检测大卡车与小狗；工业质检相关检测任务可能要同时检测布料的大面积撕裂与小穿孔；医疗病灶检测任务可能要同时检测大小不一的病灶。
不同尺度，不同形状物体的检测是目标检测面临的主要挑战之一，而多尺度检测技术是解决多尺度问题的主要技术手段。
多尺度问题指的是所研究的问题涉及到多个数量级。譬如目标检测中我们希望能够检测出很小的物体和很大的物体，这就涉及到两种不同数量的几何尺度。但受到技术限制，大部分研究都是在单一尺度下进行。以上是个人理解。
AI面试题第二弹(神经网络基础)
(1)首先随机(临时)删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变(图中虚线为部分临时被删除的神经元) (2) 然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。
在“训练神经网络的循环学习率(CyclicalLearningRates(CLR)forTrainingNeuralNetworks)”[4]的第3节中。LeslieN.Smith认为，通过在每次迭代中以非常低的学习率来增加(线性或指数)的方式训练模型，可以估计好的学习率。
介绍你对人工智能的理解和应用领域。 解释机器学习和深度学习的区别以及各自的应用场景。 什么是过拟合和欠拟合？如何解决这些问题？ 解释一下监督学习、无监督学习和强化学习的区别。
，逼近复杂函数；2，将神经元的输出压缩进特定边界。
在神经网络模型中，由于结构复杂，每次计算梯度的代价很大。因此还需要使用 反向传播 (Back Propagation)算法。反向传播算法利用了神经网络的结构进行计算，不一次计算所有参数的梯度，而是从后往前。
经典分类CNN模型系列其四:Resnet
1、终于可以说一下Resnet分类网络了，它差不多是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络。它的提出始于2015年，作者中间有大名鼎鼎的三位人物He-Kaiming， Ren-Shaoqing， Sun-Jian。绝对是华人学者的骄傲啊。
2、ResNet-18的模型结构为：首先第一层是一个7×7的卷积核，输入特征矩阵为[112，112，64]，经过卷积核64，stride为2得到出入特征矩阵[56，56，64]。
3、残差网络（Residual Network简称ResNet）是在2015年继Alexnet Googlenet VGG三个经典的CNN网络之后提出的，并在ImageNet比赛classification任务上拔得头筹，ResNet因其简单又实用的优点，现已在检测，分割，识别等领域被广泛的应用。
4、何凯明在2015提出的卷积神经网络模型的里程碑的模型是ResNet。
5、GoogLeNet（从Inception v1到v4的演进）2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。
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