电子/半导体行业面试题 · 技术选型 · tech:cnn
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共 19445 道真题 · 当前筛选命中 9 道 · 更新 2026-08-05
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考察点
技术栈
第 1 题为什么使用CNN进行曲线拟合？请说明其适用性与替代方案。 考察对CNN适用场景的辨析及模型选型能力第 2 题请谈谈你对Transformer模型的理解，以及它与CNN、LSTM的主要区别。 考察对Transformer架构核心机制的掌握及其与经典模型差异的理解第 3 题请介绍在调制识别任务中常用的卷积神经网络结构及其优势。 考察对卷积神经网络在信号调制识别中应用的理解第 4 题CNN的Backbone有哪些？ 考察对主流卷积神经网络主干结构的了解与对比能力第 5 题在设计OCR系统时，为什么不采用CNN而选择其他模型？ 考察模型选型的权衡与对CNN局限性的理解第 6 题1×1卷积的作用是什么？ 考察对1×1卷积在深度学习网络中功能与价值的理解第 7 题Transformer和CNN、ViT的区别和关系是什么？ 考察对主流视觉与序列模型架构原理及演进关系的理解第 8 题请概述卷积神经网络（CNN）从早期到深度学习时代的发展脉络，包括关键的网络结构和它们解决的问题。 考察对CNN发展历史、关键技术演进及问题驱动的理解第 9 题请介绍CNN和LSTM各自的网络结构特点。 考察对CNN与LSTM结构原理的基本理解