深度学习基础与数学原理
深度学习的核心在于构建能够自动学习数据特征的神经网络模型,其基础离不开数学原理的支撑，在面试中，线性代数、概率论与微积分是高频考点，矩阵运算中的梯度下降法是模型优化的核心，面试官常会考察其对反向传播的影响；概率论中的贝叶斯定理则与模型的先验概率、似然函数计算密切相关，优化算法如SGD、Adam的原理及改进（如动量项、自适应学习率）也是必考内容，需结合具体场景分析其优缺点。
模型架构与工程实践
主流深度学习模型的架构设计及工程落地能力是面试重点,以CNN为例，需掌握LeNet、VGG、ResNet等经典网络的演进逻辑，特别是ResNet的残差连接如何解决梯度消失问题，对于NLP方向，Transformer的自注意力机制、多头注意力及位置编码是核心，BERT、GPT等预训练模型的微调策略也需熟悉，工程实践方面，模型压缩（如剪枝、量化）、分布式训练（数据并行、模型并行）及TensorFlow/PyTorch框架的API使用（如动态图与静态图的区别）是常见考点。
项目经验与问题解决
面试中,项目经验的深度挖掘往往决定最终结果，候选人需清晰描述项目背景、技术选型、模型优化过程及最终效果，在图像分类任务中，若遇到过拟合问题，需说明如何通过数据增强、正则化（L1/L2）、Dropout等方法解决；若模型精度不足，需分析是否因特征工程缺陷（如未归一化）、网络结构不合理（如层数过少）或超参数调优不当（如学习率过大）导致，对项目中遇到的“反直觉”现象（如验证集精度突然下降）的分析逻辑，能体现候选人的问题解决能力。
算法设计与创新思维
针对特定场景的算法设计能力是区分候选人的关键,在目标检测任务中，需比较YOLO与Faster R-CNN的架构差异（单阶段vs双阶段）及速度与精度的权衡；在推荐系统中，需解释FM与DeepFM模型的改进点（如自动特征交叉），创新思维方面，面试官可能会提出开放性问题，如“如何用深度学习优化小样本学习任务”，此时需结合元学习、迁移学习等方向给出思路，并说明可行性。
软技能与行业认知
除技术能力外,沟通能力与行业视野同样重要，候选人需能将复杂技术问题通俗化表达（如用“寻宝”比喻梯度下降），并关注领域前沿动态，如大模型的涌现能力、多模态融合趋势等，对业务场景的理解（如电商推荐需兼顾点击率与转化率）能体现技术落地的务实思维。
| 考察维度 | 核心知识点 |
|---|---|
| 数学基础 | 矩阵运算、概率分布、链式法则、优化算法原理 |
| 模型与框架 | CNN/RNN/Transformer架构、PyTorch动态图、TensorFlow静态图 |
| 项目经验 | 数据预处理、模型调优、异常排查、量化指标（如mAP、F1-score） |
| 算法设计 | 模型对比、任务适配（如OCR中的CRNN vs Transformer）、创新方案思路 |
| 软技能 | 技术表达、业务理解、行业趋势认知 |
深度学习面试的本质是综合能力的检验,扎实的基础、清晰的逻辑与持续的学习热情是脱颖而出的关键。
