深度學習案例教程 試題 3.2新平臺系統(tǒng)：智慧樹章測試

[1][單選題][2分][難度3]對于機器學習，以下說法錯誤的是（D）。A.專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為B.以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能C.涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學科D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型的性能沒有影響[1][單選題][2分][難度3]在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，知道每一個神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步。如果以某種方法知道了神經(jīng)元準確的權(quán)重和偏差，就可以近似任何函數(shù)。實現(xiàn)這個最佳的方法是（C）。A.隨機賦值B.搜索所有權(quán)重和偏差的組合，直到得到最佳值C.賦予一個初始值，通過檢測與最佳值的差值，迭代更新權(quán)重D.以上都不正確[1][多選題][2分][難度3]在深度學習中，梯度下降算法基本思想包括（AB）。A.通過計算損失函數(shù)的梯度，沿著負梯度方向更新模型的參數(shù)，逐步接近最優(yōu)解。B.通過多次迭代和參數(shù)更新，可以使模型逐漸收斂到損失函數(shù)的極值點，從而獲得最優(yōu)的參數(shù)值。C.通過反復(fù)調(diào)整模型參數(shù)、計算損失函數(shù)、使用優(yōu)化算法進行參數(shù)更新D.通過測試集的評估結(jié)果，可以判斷模型的泛化能力和對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力[1][多選題][2分][難度3]句子分析的主要任務(wù)包括（ABC）。A.依存句法分析B.短語結(jié)構(gòu)分析C.語法規(guī)則分析D.語義解析和邏輯推理[1][判斷題][2分][難度3]5、在深度學習中目標檢測核心任務(wù)是篩選出給定圖像中所有感興趣的目標，確定其位置和大小。（對）[2][單選題][2分][難度3]1、在pytorch中可以使用哪種函數(shù)實現(xiàn)眾數(shù)的求取。（B）A.mean（）B.mode（）C.var（）D.median（）[2][單選題][2分][難度3]2、在pytorch中可以使用哪種函數(shù)實現(xiàn)累計求積。（A）A.prod（）B.mode（）C.var（）D.std（）[2][多選題][2分][難度3]3、如果想求張量元素的分位數(shù)，在pytorch中可以使用哪些函數(shù)實現(xiàn)。（CD）A.count_nonzero（）B.normal（）C.quantile（）D.unquantile（）[2][多選題][2分][難度3]4、如果想求張量元素的平均值，在pytorch中可以使用哪些函數(shù)實現(xiàn)。（AD）A.mean（）B.nanmedian（）C.median（）D.nanmean（）[2][判斷題][2分][難度3]5、在pytorch中可以使用max()/amax()/argmax()/maximum()等4種函數(shù)實現(xiàn)最大值的求取，其中，max（）返回最大值和對應(yīng)的索引，amax（）返回索引，argmax（）返回最大值。（錯）[3][單選題][2分][難度3]1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用于接收數(shù)據(jù)的層是（A）。A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.偏置層[3][單選題][2分][難度3]2、以下哪個函數(shù)不是激活函數(shù)（C）。A.relu函數(shù)B.softmax函數(shù)C.fima函數(shù)D.tanh函數(shù)[3][多選題][2分][難度3]3、池化的方式主要有（AB）。A.最大值池化B.平均值池化C.間隔池化D.對數(shù)池化[3][多選題][2分][難度3]4、手寫數(shù)字識別的過程包括了（ABCD）A.數(shù)據(jù)采集B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建C.模型訓(xùn)練D.模型測試[3][判斷題][2分][難度3]5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理多分類問題。（對）[4][單選題][2分][難度3]1、下列哪個是經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（C）。A.DNetB.LSTMC.AlexNetD.GAN[4][單選題][2分][難度3]2、在圖像分類問題中，我們常用的損失函數(shù)是什么？（B）。A.均方誤差（MSE）B.交叉熵損失（CrossEntropyLoss）C.KL散度損失（KLDivergenceLoss）D.平均絕對誤差（MAE）[4][多選題][2分][難度3]3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的基本結(jié)構(gòu)包括哪些組成部分？（ABC）。A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活函數(shù)層[4][多選題][2分][難度3]4、數(shù)據(jù)預(yù)處理在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用是什么？（ABC）A.去除噪音和異常值B.縮放圖像大小C.標準化圖像的像素值D.增強圖像的對比度和亮度[4][判斷題][2分][難度3]5、數(shù)據(jù)增強是一種常用的方法，用于增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的多樣性和數(shù)量。（對）[5][單選題][2分][難度3]1、損失函數(shù)的作用是（A）。A.衡量模型的準確性B.衡量樣本數(shù)量C.衡量學習率D.衡量模型的復(fù)雜性[5][單選題][2分][難度3]2、反向傳播算法的主要目的是（D）。A.計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播B.計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值C.計算損失函數(shù)D.計算梯度并更新參數(shù)[5][多選題][2分][難度3]3、以下哪些指標可以用來評估損失函數(shù)的性能(ABCD)A.精確度B.召回率C.均方誤差D.交叉熵誤差[5][多選題][2分][難度3]4、在反向傳播算法中，哪些參數(shù)會被更新(BD)A.輸入層的權(quán)值B.隱藏層的權(quán)值C.輸出層的權(quán)值D.隱藏層的偏置[5][判斷題][2分][難度3]5、反向傳播算法的主要目的是計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值。（錯）[6][單選題][2分][難度3]1、以下哪個因素不屬于TF-IDF的特點之一（C）。A.能夠反映詞語對文本的重要性。B.常見詞語具有較高的權(quán)重。C.不適用于文本分類任務(wù)。D.用于信息檢索、文本分類等任務(wù)。[6][單選題][2分][難度3]2、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的主要區(qū)別在于它們的用途。訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于什么（B）。A.評估模型性能B.建立和訓(xùn)練機器學習模型C.模型性能驗證D.生成新的測試數(shù)據(jù)[6][多選題][2分][難度3]3、分詞可能會產(chǎn)生哪些挑戰(zhàn)（AB）。A.歧義處理B.語料庫選擇C.計算機性能D.詞性標注[6][多選題][2分][難度3]4、下面哪些任務(wù)可以使用TF-IDF作為特征抽取方法？（BC）。A.機器翻譯B.文本分類C.文本摘要D.圖像處理[6][判斷題][2分][難度3]5、早停是一種策略，當模型在驗證集上的性能開始下降時，停止訓(xùn)練以防止過擬合。（對）[7][單選題][2分][難度3]1、對于LSTM模型，以下說法錯誤的是（A）。A.一般用于圖像數(shù)據(jù)的處理B.是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.能夠解決時間序列長期依賴問題D.能夠解決RNN中的梯度消失的問題[7][單選題][2分][難度3]2、在文本翻譯模型的編碼器中，Embedding的作用是（B）。A.將向量轉(zhuǎn)化為文本B.將文本轉(zhuǎn)化成向量C.將多個向量拼接起來D.將多個文本拼接起來[7][多選題][2分][難度3]3、在深度學習中，批處理的優(yōu)勢有（ABCD）。A.提高訓(xùn)練效率B.提升模型的穩(wěn)定性C.充分利用硬件資源D.加快訓(xùn)練速度[7][多選題][2分][難度3]4、在深度學習中，注意力機制實現(xiàn)方式包括（ACD）A.點積注意力B.隨機注意力C.加性注意力D.縮放點積注意力[7][判斷題][2分][難度3]5、在深度學習中BatchNormalization的一個缺點是需要較大的batchsize才能合理訓(xùn)練數(shù)據(jù)的均值和方差。（對）[8][單選題][2分][難度3]1、對于權(quán)重零初始化方法，以下說法錯誤的是（D）。A.造成對稱問題B.梯度消失問題C.缺乏多樣性D.計算速度較快[8][單選題][2分][難度3]2、對于L1正則化方法，以下說法錯誤的是（C）。A.計算方式是在損失函數(shù)中加入?yún)?shù)的絕對值之和B.可以控制模型的復(fù)雜性C.使得每個參數(shù)的值比較接近D.傾向于使一些參數(shù)變?yōu)榱鉡8][多選題][2分][難度3]3、以下哪些方式是正則化方法（ABC）。A.L1RegulationB.DropoutC.earlystopD.cnn[8][多選題][2分][難度3]4、對于代碼搜索任務(wù)，數(shù)據(jù)預(yù)處理包含哪些步驟。（ACD）A.函數(shù)名翻譯B.抽取方法名、API序列、標識符、描述C.數(shù)據(jù)清洗D.切分數(shù)據(jù)集[8][判斷題][2分][難度3]5、在TensorBoard中可以查看訓(xùn)練過程的損失值。（對）[9][單選題][2分][難度3]1、人發(fā)出聲頻率一般的范圍是（A）。A.100Hz到10000HzB.1000Hz到10000HzC.100Hz到1000HzD.10Hz到1000Hz[9][單選題][2分][難度3]2、相較于離線語音識別，實時在線語音識別不同處在于（D）。A.需要進行語種識別B.特征提取的方式不同C.聲音最基本的單元不同D.及時地斷句較為困難[