# CNN en beeldclassificatie (Data Science & ML) > Convolutions, pooling, architecturen (VGG, ResNet), transfer learning, data augmentation, fine-tuning - 24 gespreksvragen - Senior - [Gespreksvragen: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen.md) ## 1. Wat is een convolution-operatie in een CNN? **Antwoord** Een convolution is een wiskundige bewerking die een filter (kernel) toepast op een afbeelding door dit filter over de input te schuiven en bij elke positie het inwendig product te berekenen. Dit maakt het mogelijk lokale features zoals randen, texturen of patronen te extraheren. In tegenstelling tot dense netwerken waarin elke neuron met alle inputs is verbonden, benut convolution de ruimtelijke structuur van afbeeldingen door de filtergewichten over de hele afbeelding te delen. ## 2. Wat is de rol van stride in een convolution-laag? **Antwoord** Stride definieert de stapgrootte bij het verplaatsen van het filter over de afbeelding. Een stride van 1 verplaatst het filter met één pixel per stap, terwijl een stride van 2 het 2 pixels verplaatst, waardoor de uitvoergrootte wordt verkleind. Het verhogen van stride maakt het mogelijk om de ruimtelijke dimensie van de feature map en de rekenkost te verminderen, maar kan ook informatieverlies veroorzaken als de stride te groot is. ## 3. Wat is het doel van padding in een convolution-laag? **Antwoord** Padding bestaat uit het toevoegen van pixels (meestal nullen) rond de invoerafbeelding voordat convolution wordt toegepast. Dit maakt het mogelijk de uitvoergrootte te controleren en informatie aan de randen van de afbeelding te behouden. Met 'same' padding heeft de uitvoer dezelfde grootte als de invoer, terwijl met 'valid' (geen padding) de grootte afneemt. Padding voorkomt ook dat randpixels onderbelicht zijn in feature maps. ## Nog 21 vragen beschikbaar - Wat is het verschil tussen Max Pooling en Average Pooling? - Wat is een feature map in een CNN? Meld je gratis aan: https://sharpskill.dev/nl/login ## Andere Data Science & ML-sollicitatieonderwerpen - [Python-basisbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-basics.md): 25 vragen, Junior - [Python Objectgeoriënteerd Programmeren](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-oop.md): 20 vragen, Junior - [Python-datastructuren](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/python-data-structures.md): 20 vragen, Junior - [Git-Fundamenten](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/git-fundamentals.md): 18 vragen, Junior - [SQL-basisbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/sql-basics.md): 20 vragen, Junior - [NumPy-grondbeginselen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/numpy-fundamentals.md): 22 vragen, Junior - [Pandas-basis](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/pandas-basics.md): 22 vragen, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/jupyter-colab.md): 16 vragen, Junior - [SQL Joins & geavanceerde queries](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/sql-joins-advanced.md): 22 vragen, Mid-Level - [Geavanceerd Pandas](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/pandas-advanced.md): 24 vragen, Mid-Level - [Visualisatie met Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/matplotlib-seaborn.md): 20 vragen, Mid-Level - [Interactieve visualisaties met Plotly](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/plotly-interactive.md): 18 vragen, Mid-Level - [Beschrijvende statistiek](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/statistics-descriptive.md): 20 vragen, Mid-Level - [Inferentiële statistiek](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/statistics-inferential.md): 24 vragen, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/web-scraping.md): 18 vragen, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/bigquery-cloud.md): 18 vragen, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/feature-engineering.md): 22 vragen, Mid-Level - [Supervised ML: Regressie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-supervised-regression.md): 24 vragen, Mid-Level - [Supervised ML: Classificatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-supervised-classification.md): 24 vragen, Mid-Level - [Beslissingsbomen & Ensembles](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-trees-ensembles.md): 24 vragen, Mid-Level - [Ongesuperviseerd ML](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-unsupervised.md): 22 vragen, Mid-Level - [ML Pipelines & Validatie](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/ml-pipelines-validation.md): 22 vragen, Mid-Level - [Tijdreeksen & Voorspelling](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/time-series-forecasting.md): 22 vragen, Mid-Level - [Fundamenten van Deep Learning](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/deep-learning-fundamentals.md): 24 vragen, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/tensorflow-keras.md): 22 vragen, Senior - [RNN & Reeksen](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/rnn-sequences.md): 22 vragen, Senior - [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/transformers-attention.md): 24 vragen, Senior - [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/nlp-huggingface.md): 24 vragen, Senior - [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/genai-langchain.md): 24 vragen, Senior - [MLOps en Deployment](https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/mlops-deployment.md): 24 vragen, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/nl/technologies/data-science/sollicitatievragen/cnn-image-classification