# CNN và phân loại hình ảnh (Data Science & ML) > Convolutions, pooling, kiến trúc (VGG, ResNet), transfer learning, data augmentation, fine-tuning - 24 câu hỏi phỏng vấn - Senior - [Câu hỏi phỏng vấn: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van.md) ## 1. Phép convolution trong CNN là gì? **Câu trả lời** Convolution là một phép toán toán học áp dụng bộ lọc (kernel) lên hình ảnh bằng cách trượt bộ lọc này trên đầu vào và tính tích vô hướng tại mỗi vị trí. Điều này cho phép trích xuất các feature cục bộ như cạnh, texture hoặc mẫu. Khác với mạng dense nơi mỗi nơ-ron được kết nối với tất cả đầu vào, convolution khai thác cấu trúc không gian của hình ảnh bằng cách chia sẻ trọng số bộ lọc trên toàn bộ hình ảnh. ## 2. Vai trò của stride trong lớp convolution là gì? **Câu trả lời** Stride xác định kích thước bước khi di chuyển bộ lọc qua hình ảnh. Stride bằng 1 di chuyển bộ lọc một pixel mỗi bước, trong khi stride bằng 2 di chuyển nó 2 pixel, do đó giảm kích thước đầu ra. Tăng stride cho phép giảm kích thước không gian của feature map và chi phí tính toán, nhưng cũng có thể gây mất thông tin nếu stride quá lớn. ## 3. Mục đích của padding trong lớp convolution là gì? **Câu trả lời** Padding bao gồm việc thêm các pixel (thường là số không) xung quanh hình ảnh đầu vào trước khi áp dụng convolution. Điều này cho phép kiểm soát kích thước đầu ra và bảo toàn thông tin ở các cạnh hình ảnh. Với padding 'same', đầu ra có cùng kích thước với đầu vào, trong khi với 'valid' (không padding), kích thước giảm. Padding cũng ngăn các pixel ở cạnh bị thiếu đại diện trong feature map. ## Còn 21 câu hỏi nữa - Sự khác biệt giữa Max Pooling và Average Pooling là gì? - Feature map trong CNN là gì? Đăng ký miễn phí: https://sharpskill.dev/vi/login ## Các chủ đề phỏng vấn Data Science & ML khác - [Cơ bản về Python](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/python-basics.md): 25 câu hỏi, Junior - [Lập trình Hướng đối tượng Python](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/python-oop.md): 20 câu hỏi, Junior - [Cấu trúc dữ liệu Python](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/python-data-structures.md): 20 câu hỏi, Junior - [Kiến Thức Cơ Bản về Git](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/git-fundamentals.md): 18 câu hỏi, Junior - [Cơ bản về SQL](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/sql-basics.md): 20 câu hỏi, Junior - [Kiến thức cơ bản về NumPy](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/numpy-fundamentals.md): 22 câu hỏi, Junior - [Cơ bản về Pandas](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/pandas-basics.md): 22 câu hỏi, Junior - [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/jupyter-colab.md): 16 câu hỏi, Junior - [SQL Joins & Truy vấn nâng cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/sql-joins-advanced.md): 22 câu hỏi, Mid-Level - [Pandas nâng cao](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/pandas-advanced.md): 24 câu hỏi, Mid-Level - [Trực quan hóa với Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/matplotlib-seaborn.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Trực quan hóa tương tác với Plotly](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/plotly-interactive.md): 18 câu hỏi, Mid-Level - [Thống kê mô tả](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/statistics-descriptive.md): 20 câu hỏi, Mid-Level - [Thống kê suy luận](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/statistics-inferential.md): 24 câu hỏi, Mid-Level - [Web Scraping](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/web-scraping.md): 18 câu hỏi, Mid-Level - [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/bigquery-cloud.md): 18 câu hỏi, Mid-Level - [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/feature-engineering.md): 22 câu hỏi, Mid-Level - [ML Có Giám Sát: Hồi Quy](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-supervised-regression.md): 24 câu hỏi, Mid-Level - [ML Có Giám Sát: Phân Loại](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-supervised-classification.md): 24 câu hỏi, Mid-Level - [Cây Quyết định & Ensemble](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-trees-ensembles.md): 24 câu hỏi, Mid-Level - [ML Không Giám Sát](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-unsupervised.md): 22 câu hỏi, Mid-Level - [Pipeline ML & Xác thực](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/ml-pipelines-validation.md): 22 câu hỏi, Mid-Level - [Chuỗi thời gian & Dự báo](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/time-series-forecasting.md): 22 câu hỏi, Mid-Level - [Cơ Bản Về Deep Learning](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/deep-learning-fundamentals.md): 24 câu hỏi, Senior - [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/tensorflow-keras.md): 22 câu hỏi, Senior - [RNN & Chuỗi](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/rnn-sequences.md): 22 câu hỏi, Senior - [Transformers & Attention](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/transformers-attention.md): 24 câu hỏi, Senior - [NLP & Hugging Face](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/nlp-huggingface.md): 24 câu hỏi, Senior - [GenAI & LangChain](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/genai-langchain.md): 24 câu hỏi, Senior - [MLOps và Triển khai](https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/mlops-deployment.md): 24 câu hỏi, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. HTML version of this page: https://sharpskill.dev/vi/technologies/data-science/cau-hoi-phong-van/cnn-image-classification