딥러닝 면접 질문 리스트

1년 이하 정도 딥러닝을 열심히 해 본 개발자들이 일정 수준 이상으로 잘 대답할 것으로 기대하는 질문들

1. 요즘 Sigmoid 보다 ReLU를 많이 쓰는데 그 이유는?

+ Non-Linearity라는 말의 의미와 그 필요성은?

+ ReLU로 어떻게 곡선 함수를 근사하나?

+ ReLU의 문제점은?

+ Bias는 왜 있는걸까?

2. Gradient Descent에 대해서 쉽게 설명한다면?

+ 왜 꼭 Gradient를 써야 할까?

+ 그 그래프에서 가로축과 세로축 각각은 무엇인가?

+ 실제 상황에서는 그 그래프가 어떻게 그려질까?

+ GD 중에 때때로 Loss가 증가하는 이유는?

+ 중학생이 이해할 수 있게 더 쉽게 설명 한다면?

+ Back Propagation에 대해서 쉽게 설명 한다면?

3. Local Minima 문제에도 불구하고 딥러닝이 잘 되는 이유는?

+ GD가 Local Minima 문제를 피하는 방법은?

+ 찾은 해가 Global Minimum인지 아닌지 알 수 있는 방법은?

4. CNN에 대해서 아는대로 얘기하라

+ CNN이 MLP보다 좋은 이유는?

+ 어떤 CNN의 파라메터 개수를 계산해 본다면?

+ 주어진 CNN과 똑같은 MLP를 만들 수 있나?

+ 풀링시에 만약 Max를 사용한다면 그 이유는?

+ 시퀀스 데이터에 CNN을 적용하는 것이 가능할까?

5. Word2Vec의 원리는?

+ 그 그림에서 왼쪽 파라메터들을 임베딩으로 쓰는 이유는?

+ 그 그림에서 오른쪽 파라메터들의 의미는 무엇일까?

+ 남자와 여자가 가까울까? 남자와 자동차가 가까울까?

+ 번역을 Unsupervised로 할 수 있을까?

6. Auto Encoder에 대해서 아는대로 얘기하라

+ MNIST AE를 TF나 Keras등으로 만든다면 몇줄일까?

+ MNIST에 대해서 임베딩 차원을 1로 해도 학습이 될까?

+ 임베딩 차원을 늘렸을 때의 장단점은?

+ AE 학습시 항상 Loss를 0으로 만들수 있을까?

+ VAE는 무엇인가?

7. Training 세트와 Test 세트를 분리하는 이유는?

+ Validation 세트가 따로 있는 이유는?

+ Test 세트가 오염되었다는 말의 뜻은?

+ Regularization이란 무엇인가?

8. Batch Normalization의 효과는?

+ Dropout의 효과는?

+ BN 적용해서 학습 이후 실제 사용시에 주의할 점은? 코드로는?

+ GAN에서 Generator 쪽에도 BN을 적용해도 될까?

9. SGD, RMSprop, Adam에 대해서 아는대로 설명한다면?

+ SGD에서 Stochastic의 의미는?

+ 미니배치를 작게 할때의 장단점은?

+ 모멘텀의 수식을 적어 본다면?

10. 간단한 MNIST 분류기를 MLP+CPU 버전으로 numpy로 만든다면 몇줄일까?

+ 어느 정도 돌아가는 녀석을 작성하기까지 몇시간 정도 걸릴까?

+ Back Propagation은 몇줄인가?

+ CNN으로 바꾼다면 얼마나 추가될까?

11. 간단한 MNIST 분류기를 TF나 Keras 등으로 작성하는데 몇시간이 필요한가?

+ CNN이 아닌 MLP로 해도 잘 될까?

+ 마지막 레이어 부분에 대해서 설명 한다면?

+ 학습은 BCE loss로 하되 상황을 MSE loss로 보고 싶다면?

+ 만약 한글 (인쇄물) OCR을 만든다면 데이터 수집은 어떻게 할 수 있을까?

12. 간단한 MNIST DCGAN을 작성한다면 TF 등으로 몇줄 정도 될까?

+ GAN의 Loss를 적어보면?

+ D를 학습할때 G의 Weight을 고정해야 한다. 방법은?

+ 학습이 잘 안될때 시도해 볼 수 있는 방법들은?

13. 딥러닝할 때 GPU를 쓰면 좋은 이유는?

+ 학습 중인데 GPU를 100% 사용하지 않고 있다. 이유는?

+ GPU를 두개 다 쓰고 싶다. 방법은?

+ 학습시 필요한 GPU 메모리는 어떻게 계산하는가?

14. TF 또는 Keras 등을 사용할 때 디버깅 노하우는?

15. Collaborative Filtering에 대해 설명한다면?

16. AutoML이 뭐하는 걸까?

이상 공통 (기본) 질문들만 정리해 봤다.

출처

https://www.facebook.com/dgtgrade?ref=br_rs