PyTorch 面试题及详细答案120题（106-115）-- 理论与拓展
《前后端面试题》专栏集合了前后端各个知识模块的面试题，包括html，javascript，css，vue，react，java，Openlayers，leaflet，cesium，mapboxGL，threejs，nodejs，mangoDB，SQL，Linux… 。
文章目录
- 一、本文面试题目录
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- 106. 什么是反向传播（Backpropagation）？PyTorch的Autograd如何实现反向传播？
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- 原理说明
- 示例代码
- 107. 梯度消失（Vanishing Gradient）和梯度爆炸（Exploding Gradient）问题是什么？如何解决？
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- 原理说明
- 解决方法
- 示例代码
- 108. 什么是动量（Momentum）？优化器中的动量参数如何影响训练？
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- 原理说明
- 示例代码
- 109. 什么是权重衰减（Weight Decay）？它与L2正则化有什么关系？
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- 原理说明
- 示例代码
- 110. 批归一化（Batch Norm）的训练和推理模式有何区别？为什么？
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- 原理说明
- 示例代码
- 111. 什么是梯度裁剪（Gradient Clipping）？PyTorch中如何实现？
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- 原理说明
- 示例代码
- 112. 什么是早停（Early Stopping）？如何确定早停的时机？
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- 原理说明
- 示例代码
- 113. 什么是数据增强（Data Augmentation）？它为什么能提高模型的泛化能力？
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- 原理说明
- 示例代码
- 114. 迁移学习中，为什么通常冻结预训练模型的底层参数，只训练顶层参数？
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- 原理说明
- 示例代码
- 115. 什么是元学习（Meta-Learning）？PyTorch中如何实现简单的元学习模型？
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- 原理说明
- 示例代码（简化版MAML）
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- 二、120道PyTorch面试题目录列表
一、本文面试题目录
106. 什么是反向传播（Backpropagation）？PyTorch的Autograd如何实现反向传播？
原理说明
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反向传播：是训练神经网络的核心算法，通过计算损失函数对各层参数的梯度，从输出层向输入层反向传播梯度信息，进而利用梯度下降更新参数。其数学基础是链式法则（复合函数求导法则）。
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PyTorch的Autograd