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】高频考点系列的第七篇文章，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、对于卷积神经网络模型，为什么要增加模型的深度？

神经网络的本质是用非线性函数拟合输入与输出之间的映射关系，而神经网络模型的深度直接决定了这种拟合能力的上限

此外，万能逼近定理证明：足够宽的浅层网络可以逼近任意连续函数，但浅层网络需要指数级增长的宽度才能达到深层网络