在互联网大厂算法岗的面试环节中，深度学习相关八股文的重要性早已无需多言。算法岗面试八股文看似是一个大家"背答案，对于记忆力的比拼"，但实际上却是互联网大厂面试官考察候选人知识体系完整性和基础知识掌握扎实程度最直接、有效的方式！因此八股文在面试中的重要性不言而喻。

大家在求职过程中会发现，当下很多大厂算法岗面试八股文资料杂乱无章，不成体系，需要花费大量的时间和精力进行整理，耽误求职复习进度。本深度学习算法岗求职八股文专栏将互联网大厂面试中的高频八股知识点进行了汇总和梳理，并且附带参考答案。助力大家在求职面试前打下扎实的基础功底，面试过程中游刃有余！

本文是《深度学习算法岗求职八股文专栏》 中【深度学习】高频考点系列的第三篇文章，整理了面试过程中深度学习的高频考点，并且附带参考答案。

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一、卷积层和池化层的区别是什么？

（1）从功能角度来看：卷积层负责提取局部特征，池化层负责增强模型的鲁棒性

（2）从参数角度来看：卷积层具有可学习的参数、池化层中没有参数

二、什么是膨胀卷积？在模型中有什么作用？

膨胀卷积也称为空洞卷积，是卷积神经网络中一种特殊的卷积操作。可以在不增加参数量和计算量的情况下，通过在卷积核元素之间插入 “