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飛槳深度學(xué)習(xí)框架及應(yīng)用知到智慧樹(shù)章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院第一章單元測(cè)試
機(jī)器學(xué)習(xí)主要是研究如何使用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)學(xué)習(xí)活動(dòng)的科學(xué)。以下哪項(xiàng)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)?()
A:預(yù)測(cè)建模B:數(shù)據(jù)可視化C:數(shù)據(jù)分析D:模式識(shí)別
答案:數(shù)據(jù)可視化在監(jiān)督學(xué)習(xí)中,以下哪種算法通常用于分類(lèi)問(wèn)題?()
A:聚類(lèi)B:主成分分析(PCA)C:線性回歸D:支持向量機(jī)(SVM)
答案:支持向量機(jī)(SVM)以下哪些屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景?()
A:市場(chǎng)細(xì)分B:股票價(jià)格預(yù)測(cè)C:圖像識(shí)別D:社交網(wǎng)絡(luò)分析E:異常檢測(cè)
答案:圖像識(shí)別;社交網(wǎng)絡(luò)分析;異常檢測(cè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,其中智能體(agent)通過(guò)與環(huán)境交互并接收獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)學(xué)習(xí)最佳行為策略。這種說(shuō)法是否正確?()
A:錯(cuò)B:對(duì)
答案:對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都屬于人工智能領(lǐng)域研究范疇。()
A:對(duì)B:錯(cuò)
答案:對(duì)
第二章單元測(cè)試
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)中,哪一層負(fù)責(zé)從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征表示?()
A:隱藏層B:所有層C:輸入層D:輸出層
答案:隱藏層在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),以下哪種方法可以用來(lái)防止過(guò)擬合?()
A:減少隱藏層神經(jīng)元數(shù)量B:增加隱藏層數(shù)量C:提高學(xué)習(xí)率D:早期停止訓(xùn)練
答案:早期停止訓(xùn)練下列哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程?()
A:批量歸一化B:梯度下降法C:反向傳播算法D:正則化
答案:批量歸一化;梯度下降法;反向傳播算法;正則化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的性能總是隨著隱藏層數(shù)量的增加而提高。()
A:錯(cuò)B:對(duì)
答案:錯(cuò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又叫全連接層網(wǎng)絡(luò)。()
A:對(duì)B:錯(cuò)
答案:對(duì)
第三章單元測(cè)試
CNN中,卷積層的主要作用是什么?()
A:實(shí)現(xiàn)分類(lèi)功能B:增加特征圖的維度C:減少參數(shù)數(shù)量D:提取局部特征
答案:提取局部特征在訓(xùn)練CNN模型時(shí),以下哪種方法可以用來(lái)防止過(guò)擬合?()
A:增加卷積層的數(shù)量B:使用Dropout技術(shù)C:提高學(xué)習(xí)率D:減少池化層的數(shù)量
答案:使用Dropout技術(shù)以下哪些操作是CNN中常見(jiàn)的正則化方法?()
A:L2正則化B:DropoutC:批量歸一化(BatchNormalization)D:L1正則化
答案:L2正則化;Dropout;批量歸一化(BatchNormalization);L1正則化CNN模型中的全連接層通常用于將卷積層提取的特征圖轉(zhuǎn)化為具體的類(lèi)別輸出。()
A:錯(cuò)B:對(duì)
答案:對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。()
A:錯(cuò)B:對(duì)
答案:對(duì)
第四章單元測(cè)試
飛槳(PaddlePaddle)是哪個(gè)公司推出的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)?()
A:阿里巴巴B:騰訊C:百度D:華為
答案:百度飛槳高層API中,用于定義模型的類(lèi)是?()
A:paddle.ModelB:paddle.LayerC:paddle.SequentialD:
答案:在飛槳中,以下哪個(gè)API用于數(shù)據(jù)的加載和預(yù)處理?()
A:paddle.preprocessingB:paddle.io.DatasetC:paddle.dataD:paddle.vision.transforms
答案:paddle.io.Dataset飛槳框架支持以下哪些應(yīng)用場(chǎng)景?()
A:自動(dòng)駕駛B:圖像處理C:自然語(yǔ)言處理D:語(yǔ)音識(shí)別
答案:自動(dòng)駕駛;圖像處理;自然語(yǔ)言處理;語(yǔ)音識(shí)別在使用飛槳進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí),以下哪些步驟是必要的?()
A:模型評(píng)估B:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備C:模型定義D:損失函數(shù)和優(yōu)化器設(shè)置
答案:模型評(píng)估;數(shù)據(jù)準(zhǔn)備;模型定義;損失函數(shù)和優(yōu)化器設(shè)置飛槳提供了豐富的預(yù)訓(xùn)練模型,用戶可以直接下載使用而無(wú)需自己訓(xùn)練。()
A:錯(cuò)B:對(duì)
答案:對(duì)飛槳的API設(shè)計(jì)遵循簡(jiǎn)潔易用的原則,使得用戶能夠更快速地構(gòu)建和部署深度學(xué)習(xí)模型。()
A:錯(cuò)B:對(duì)
答案:對(duì)
第五章單元測(cè)試
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,以下哪個(gè)概念指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)很好,但在未知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳?()
A:正則化B:欠擬合C:梯度消失D:過(guò)擬合
答案:過(guò)擬合下列哪些選項(xiàng)是深度學(xué)習(xí)常見(jiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域?()
A:數(shù)據(jù)庫(kù)管理B:圖像識(shí)別C:推薦系統(tǒng)D:自然語(yǔ)言處理
答案:圖像識(shí)別;推薦系統(tǒng);自然語(yǔ)言處理在使用飛槳(PaddlePaddle)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時(shí),以下哪些步驟通常包含在模型訓(xùn)練過(guò)程中?()
A:優(yōu)化器設(shè)置B:模型定義C:數(shù)據(jù)預(yù)處理D:損失函數(shù)選擇
答案:優(yōu)化器設(shè)置;模型定義;數(shù)據(jù)預(yù)處理;損失函數(shù)選擇深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí),損失函數(shù)的作用是衡量模型
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