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1、矩阵和求导，要会自己算bp；为什么现在激活函数都用relu而不是s型？2、信号学。卷积层的数学意义是什么？为何图像经过cnn可以获取到语义特征？3、统计。什么是线性拟合？fc（特殊的convlayer，也有叫innerproduct）层的数学和物理意义是什么？为什么加了bn层收敛会加快？不加又是为什么？网络每层选用的初始化为什么有的是常数，有的却是使用了不同方差的高斯分布？4、做落地需要大量的code经验。5、cuda编程。6、数学感觉。如何对一个问题更有效的建模？。如何选择loss func？7、我没做过nlp，对它有限的了解是序列建模rnn很有用，也有bag of word方法。待大神补充。

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