人工智能深度学习技术练习(试卷编号151)

人工智能深度学习技术练习(试卷编号151)

1.[单选题]在神经网络一开始应用卷积层将使训练

A)更快

B)这取决于许多因素。它可能会使您的训练更快或更慢，并且设计不良的卷积层可能甚至比普通的

深度神经网络还低效

C)更慢

D)持平

答案:B

解析:

2.[单选题]对于MLP,输入层中的节点数为10，隐藏层为5.从输入层到隐藏层的最大连接数是( )

A)50

B)小于50

C)超过50

D)这是一个任意值

答案:A

解析:

3.[单选题]当数据过大以至于无法在RAM中同时处理时，哪种梯度下降方法更加有效?

A)随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)

B)不知道

C)整批梯度下降法(Full Batch Gradient Descent)

D)都不是

答案:A

解析:

4.[单选题]item()在pytorch中的作用是

A)获取数据值

B)获取维度

C)获取梯度

D)获取降维后的结果

答案:A

解析:

5.[单选题]pandas的常用类不包括（）。

A)Series

B)DataFrame

C)Panel

D)Index

答案:C

解析:难易程度：中题型：

6.[单选题]()

A)计算步数

B)返回当前迭代代价值

C)更新权重

D)计算准确率

答案:C

解析:

7.[单选题]激活函数X。在给定输入后，其输出为-0.01。则X可能是以下哪一个激活函数？（）

A)ReLU

B)tanh

C)Sigmoid

D)其他选项都有可能

答案:B

解析:

8.[单选题](euclidean metric欧几里得度量) 是一个通常采用的距离定义,在二维和三维空间中的

欧氏距离就是两点之间的实际( )。

A)误差

B)线段

C)距离

D)坐标

答案:C

解析:

9.[单选题]在下列哪些应用中，我们可以使用深度学习来解决问题?D

A)蛋白质结构预测

B)预测

C)来粒子的检测

D)所有这些

答案:D

解析:

10.[单选题]pytorch中可视化人工绘图：

A)_graph

B)_scalar

C)_histogram

D)_figure

答案:D

解析:

11.[单选题]Keras的缺点是

A)需要启动会话

B)入门简单

C)必须配合其他框架使用

D)过度封装导致丧失灵活性

答案:D

解析:

12.[单选题]_variables_initializer()的作用是什么?

A)始化列表中的变量

B)局部变量初始化

C)初始化所有的变量(LES)

D)不清楚

答案:C

解析:

13.[单选题]在Keras中，fit函数的参数：verbose：日志显示，0为（）

A)输出进度条记录

B)保存日志信息

C)不在标准输出流输出日志信息

D)每个epoch输出一行记录

答案:C

解析:在Keras中，fit函数的参数：verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输

出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录

14.[单选题]提升管道性能描述错误的是：

A)使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。

B)使用 map 时设置num_parallel_calls 让数据转换过程多进程执行。

C)使用 cache 方法让数据在第一个epoch后缓存到内存中，仅限于数据集不大情形。

D)使用 map转换时，不用batch, 采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。

答案:D

解析:

15.[单选题]将E-R图转换为关系模式时，可以表示实体与联系的是（）。

A)属性

B)域

C)关系

D)键

答案:C

解析:难易程度：易题型：

16.[单选题]第一次使用GPU的网络模型是

A)lenet

B)alexnet

C)resnet

D)inception

答案:B

解析:

17.[单选题]在输出层不能使用以下哪种激活函数来分类图像? C

A)sigmoid

B)Tanh

C)ReLU

D)If(x> 5,1,0)

答案:C

解析:

18.[单选题]将一个骰子的“3”和“2”修改成“1”,那么掷这个骰子得信息熵会:

A)增大

B)减少

C)不变

D)不确定

答案:B

解析:

19.[单选题]在函数的上升速度来看,最慢的是

A)线性函数

B)指数函数

C)幂函数

D)对数函数

答案:D

解析:

20.[单选题]在信息论中,熵是接收的每条消息中包含的信息的平均量,又被称为( )、信源熵、平均

自信息量。

A)离散随机事件

B)信息熵

C)范数

D)信息论

答案:B

解析:

21.[单选题]在一个32X32大小的图像,通过步长为1,不考虑填充,大小为5X5的卷积核卷积后,结果尺

寸成为

A)28X28

B)14X14

C)31X31

D)32X32

答案:A

解析:

22.[单选题]在AlexNet等典型的卷积神经网络中,随着网络的深度增加，通常有( )

A)每层的通道的高度和宽度減少,通道数增加

B)每层的通道的高度和宽度增加,通道数增加

C)每层的通道的高度和宽度减少,通道数减少。

D)每层的通道的高度和宽度增加,通道数減少。

答案:A

解析:

23.[单选题]下列关于def语句与lambda语句的说法错误的是（）。

A)def语句允许传入多个参数，输出多个返回值

B)无返回值的def语句也可能输出信息

C)lambda语句只能是单行的形式

D)lambda语句不支持嵌入结构体

答案:D

解析:难易程度：中题型：

24.[单选题]特征脸方法利用( )进行降维和提取特征

A)次分量分析

B)主分量分析

C)主次分量分析

D)矢量分析

答案:B

解析:

25.[单选题]实验表明，训练期间使用不同的学习率总体上是有益的，因此建议在一个取值范围内周

期性地改变学习率，而不是将其设定为固定值。这种方法我们称为（）

A)非周期性学习率

B)固定学习率

C)线性学习率

D)周期性学习率

答案:D

解析:

26.[单选题]属于百度飞桨的模型部署组件（）。

A)X2Paddle

B)AutoDL

C)VisualDL

D)PaddleFL

答案:A

解析:难易程度：易题型：

27.[单选题]按以下步骤绘图，会出现错误的是（）。

A)创建画布

B)创建画布

C)创建画布

D)绘制图形

答案:A

解析:难易程度：中题型：

28.[单选题]Dropout运行原理:

A)随机取消一些节点,只是用部分节点进行拟合运算,防止过拟合

B)dropout能增加新样本防止过拟合

C)dropout进行归一化操作,防止过拟合

D)dropout通过给损失函数增加惩罚项,防止过拟合

答案:A

解析:

29.[单选题]可以解决梯度消失的cnn模型时

A)alexnet

B)lenet

C)resnet

D)Inception

答案:C

解析:

30.[单选题]参数padding的作用是（）

A)设置卷积步长

B)设置卷机时是否考虑边界

C)设置卷积核大小

D)以上都不对

答案:B

解析:

31.[单选题]实际开发过程中,关于训练集,验证集,测试集说法错误的是:

A)可以直接使用训练集来验证算子的准确率

B)训练集用于算子的拟合

C)验证集和测试集用来评判算子的准确度

D)可以不配置验证集

答案:A

解析:

32.[单选题]在M-P神经元模型中，每个神经元的值为（）

A)所有输入值的加权和

B)所有输入值的和

C)所有输入值的乘积

D)所有输入值的加权乘积

答案:A

解析:

33.[单选题]以下不是LSTM中包含的门

A)遗忘门

B)输入门

C)输出门

D)更新门

答案:D

解析:

34.[单选题]函数nt()不正确的用法是那一个选项?

A)tensor=nt(1)

B)tensor=nt([1, 2])

C)tensor=nt(-1, shape=[2, 3])

D)a = nt([1.0, 2.0], name="a)

答案:D

解析:

35.[单选题]如果给出一串数据[[0,2], [-3,2], [0,0], [-1,3], [0,1], [-2,0]]与它最相似的分

布是

A)均匀分布

B)高斯分布

C)0-1分布

D)指数分布

答案:B

解析:

36.[单选题]内积空间由( )抽象而来

A)赋范空间

B)矢量空间

C)度量空间

D)欧几里得空间

答案:D

解析:

37.[单选题]关于Series索引方式错误的是（）。

A)s[0:2]

B)s[2]

C)s[s>2]

D)s[s=2]

答案:D

解析:难易程度：中题型：

38.[单选题]将一个骰子的“2”修改成“1”,那么掷这个骰子得信息熵会。

A)增大

B)减少

C)不变

D)不确定

答案:B

解析:

39.[单选题]以下有关神经网络性能评估的描述,错误的是( )

A)能监控函数可以作为Keras模型的compile方法的metrics的参数来输入，也可以独立使用。

B)任何函数metric fn(y trueypred)都可以作为metric传递给compile函数。

C)回调(callbacks)是可以在fit函数执行过程中的各个阶段执行动作的对象。

D)TensorBoard可以将神经网络的计算图可视化。

答案:B

解析:

40.[单选题]假设你有5个大小为7x7、边界值为O的卷积核，同时卷积神经网络第一层的深度为1。此

时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3的数据，那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多

少?（）

A)218x218x5

B)217x217x8

C)217x217x3

D)220x220x5

答案:A

解析:

41.[单选题]Python3.X版本的保留字总数是（）。

A)16

B)29

C)27

D)33

答案:D

解析:难易程度：易题型：

42.[单选题]使用BP算法的目的是( )实际输出与训练集误差率。

A)最大化

B)最小化

C)均值化

D)范数化

答案:B

解析:

43.[单选题]Back-propagation through time算法是常用的训练RNN的方法,其实本质还是( )

A)前向算法

B)BP算法

C)回归算法

D)LSTM算法

答案:B

解析:

44.[单选题]感知机中的异或门由那几个门构成（）

A)与门和或门

B)与门和非门

C)与门、非门、或门

D)与门、与非门、或门

答案:D

解析:难易程度：易题型：

45.[单选题]rd()的作用是

A)防止代价为非凸函数

B)代价反向处理

C)回到上一步处理

D)进行反向传播，进行梯度累加

答案:D

解析:

46.[单选题]已知:

-大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。

-每一个神经元都有输入、处理函数和输出。

-神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。

-为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型

给定上述关于神经网络的描述，什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型?

A)加入更多层，使神经网络的深度增加

B)有维度更高的数据

C)当这是一个图形识别的问题时

D)以上都不正确

答案:A

解析:

47.[单选题]ose常用的情景为

A)独热编码

B)数据勤奋

C)逻辑回归

D)图片处理

答案:D

解析:

48.[单选题]图像特征经过几个卷积后,特征信号:

A)减弱

B)不变

C)增强

D)都有可能

答案:D

解析:

49.[单选题]AlexNet网络结构有8层,其中有5个卷积层和( )个全连接层

A)3

B)5

C)16

D)19

答案:A

解析:

50.[单选题]卷积层的作用是

A)增强图像

B)简化图像

C)特征提取

D)图像处理

答案:C

解析:

51.[单选题]关于Python文件处理，以下选项中描述错误的是（）

A)Python能处理JPG图像文件

B)Python不可以处理PDF文件

C)Python能处理CSV文件

D)Python能处理Excel文件

答案:B

解析:难易程度：易题型：

52.[单选题]能实现将一维数据写入CSV文件中的是（）

A)fo

B)fr

C)fo

D)fname

答案:A

解析:难易程度：易题型：

53.[单选题]LSTM中,哪个门的作用是“决定我们会从细胞状态中丢弃什么信息”?

A)输入门

B)遗忘门

C)输出门

D)更新门

答案:B

解析:

54.[单选题]pytorch控制维度转换的函数是：

A)reshape

B)squeeze

C)unsqueeze

D)transpose

答案:A

解析:

55.[单选题]对于批量梯度下降,使用优化算法是为了在迭代过程中():

A)增大损失值

B)使学习率衰减

C)降低损失值

D)提升正则项范围

答案:B

解析:

56.[单选题]面向对象编程类使用哪个保留字定义（）。

A)class

B)def

C)Dog

D)cat

答案:A

解析:难易程度：易题型：

57.[单选题]我们可以通过下面哪种方法，将彩色图像转换为灰度图像？（）

A)Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

B)Gray=R*0.59+G*0.3+B*0.11

C)Gray=R*0.59+G*0.11+B*0.3

D)Gray=R*0.3+G*0.11+B*0.59

答案:A

解析:

58.[单选题]实现带偏置的卷积操作的运算是:

A)conv_ret1 = conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1

B)conv_ret1 = conv2d(x_image, W_conv1 + b_conv1)

C)conv_ret1 = conv2d(x_image, W_conv1, b_conv1)

D)conv_ret1 = conv2d(x_image, W_conv1)

答案:A

解析:

59.[单选题]在tf函数中,通常需将一个变量的值赋给另一个变量,可以使用编程语句是()

A)()

B)()

C)()

D)()

答案:A

解析:

60.[单选题]Import tensorflow as tf

Input = le(_normal([1,3,3,1]))

Filter = le(_normal([3,3,1,1]))

Result = 2d(input,filter,strides=[1,1,1,1]),padding = 'VALID')

该程序中，卷积操作中步长为（）

A)3

B)0

C)1

D)4

答案:C

解析:

61.[单选题]面部识别软件可归入名为生物识别的一大类技术。生物识别技术使用( )来验证身份

A)生物信息

B)特征点

C)算法

D)标识

答案:A

解析:

62.[单选题]本学期的《Python深度学习应用》任课老师在第几周介绍Anaconda软件（）。

A)1

B)2

C)3

D)4

答案:A

解析:难易程度：易题型：

63.[单选题]数量积(dot product; scalar product,也称为( )是接受在实数R上的两个向量并返回

一个实数值标量的二元运算,它是欧几里得空间的标准内积。

A)平方差

B)和差化积

C)内积

D)点积

答案:D

解析:

64.[单选题]卷积网络的主要3个特点是：局部感知、权值共享和（）

A)多层池化

B)多层卷积

C)多层输出

D)以上都不对

答案:B

解析:

65.[单选题]情感分类属于哪一类问题?

A)多个输入多个输出

B)一个输入多个输出

C)一个输入一个输出

D)多个输入一个输出

答案:D

解析:

66.[单选题]下列声明哪些是正确的？

声明1：可以通过将所有权重初始化为0来训练网络

声明2：可以通过将偏差初始化为0来训练网络

A)1和2都错

B)1和2都对

C)1错2对

D)1对2错

答案:C

解析:

67.[单选题]哪些序列数据属于多对一(多个输入,一个输出)的关系

A)语音识别

B)情感分类

C)机器翻译

D)DNA序列分析

答案:B

解析:

68.[单选题]下列选项中,( ) 模型一共分为八层,5个卷积层,3个全连接层

A)LeNet

B)AlexNet

C)VGG

D)ResNet

答案:B

解析:

69.[单选题]如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？（）

A)神经网络会收敛

B)不好说

C)都不对

D)神经网络不会收敛

答案:D

解析:

70.[单选题]如果从python一侧,想得到tf的节点S对应的值,需要下列:

A)A=(S)

B)A=

C)A=()

D)(A,S)

答案:A

解析:

71.[单选题]下面哪一项不能解决模型过拟合的问题？（）

A)调小模型复杂度，使其适合自己训练集的数量级（缩小宽度和减小深度）

B)data augmentation

C)regularization

D)添加多项式项

答案:D

解析:

72.[单选题]predict(x, batch_size=None, verbose=0, steps=None)中 batch_size只能是（）

A)整数

B)小数

C)10以内

D)大于10

答案:A

解析:

73.[单选题]深度学习可以用在下列哪些NLP任务中？（）

A)情感分析

B)问答系统

C)机器翻译

D)所有选项

答案:D

解析:

74.[单选题]使用飞桨神经网络学习模型中数据处理的第三个步骤（）。

A)数据导入

B)数据集划分

C)数据归一化处理

D)数据形状变换

答案:B

解析:难易程度：易题型：

75.[单选题]语句W_conv1 = weight_variable([5, 5, 8, 32]) b_conv1 = bias_variable([X])两

句代码实现卷积核,其中对应偏置的数字X应该是:

A)32

B)8

C)5

D)1

答案:A

解析:

76.[单选题]Adam算法的核心是

A)强化了RMSprop算法

B)强化了动量梯度算法

C)同时使用Momentum和RMSprop算法

D)没有核心

答案:C

解析:

77.[单选题]一般深度学习中，处理大量数据集，一般使用的下降方式是：

A)批量梯度下降

B)小批量梯度下降

C)随机梯度下降

D)正规方程解

答案:B

解析:

78.[单选题]随机剪裁的函数是

A)RandomHorizontalFlip()

B)RandomVerticalFlip()

C)RandomRotation

D)RandomCrop

答案:D

解析:

79.[单选题]深度学习的主要编程语言是（）。

A)C

B)C++

C)java

D)python

答案:D

解析:难易程度：易题型：

80.[单选题]用距离空间实现的分类问题,一般:

A)需要权重训练

B)不需要权值训练

C)不能分类

D)需要选定特殊距离空间

答案:B

解析:

81.[单选题]t_to_tensor用于将不同( )变成张量:比如可以让数组变成张量、也可以让列

表变成张量。

A)数据

B)变量

C)高度

D)范数

答案:A

解析:

82.[单选题]神经网络，非线性激活函数包括sigmoid/tanh/ReLU等( )

A)加速反向传播时的梯度计算

B)只在最后输出层才会用到

C)总是输出0/1

D)其他说法都不正确

答案:D

解析:

83.[单选题](e^x)*sin(x)的导数是

A)(e^x)((sin(x)+cos(x))

B)(e^x)

C)(e^x)*cos(x)

D)cosx

答案:A

解析:

84.[单选题]JSON数据饿格式与下面哪种相似（）。

A)列表

B)数组

C)字典

D)字符串

答案:C

解析:难易程度：易题型：

85.[单选题]定义张量类型为32位浮点数，下列代码正确的是

A)nt([1],32)

B)nt([1],32.0)

C)nt([1],type = 32)

D)nt([1],dtype = 32)

答案:D

解析:

86.[单选题](0, False)的结果是

A)1

B)0

C)True

D)False

答案:C

解析:

87.[单选题]当神经网络的调参效果不好时，需要从哪些角度考虑？

1是否找到合适的损失函数

2是否过拟合

3是否选择了和是的激活函数

4 是否选择合适的学习率

A)12

B)234

C)34

D)1234

答案:D

解析:

88.[单选题]ted_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度,mean是均值

,stddev是标准差。这个函数产生( )分布,均值和标准差自己设定

A)凸集

B)凹集

C)正态

D)负态

答案:C

解析:

89.[单选题]下面代码的输出结果是 （ ）d ={"大海":"蓝色", "天空":"灰色", "大地":"黑色

"}print(d["大地"], ("大海"))

A)大地

B)大地

C)黑的

D)黑色

答案:D

解析:难易程度：易题型：

90.[单选题]交叉熵描述的是（）之间的距离

A)概率分布

B)平均值

C)预测值与真实值

D)以上都不对

答案:A

解析:

91.[单选题]RNN的关键点之一就是他们可以用来连接( )的信息到当前的任务上

A)先前

B)之后

C)丢失

D)LSTM

答案:A

解析:

92.[单选题]神经风格迁移是指将( )图像的风格应用于目标图像,同时保留目标图像的内容。

A)参考

B)卷积

C)池化

D)腐蚀

答案:A

解析:

93.[单选题]Sigmoid函数常被用作神经网络的阈值函数,将变量映射到( )之间。

A)0,1

B)0,-1

C)10,0

D)0,0.1

答案:A

解析:

94.[单选题]语句 euclidean metric 的意思是?

A)欧几里得

B)欧几里得度量

C)欧几里得范数

D)欧几里得空间

答案:B

解析:

95.[单选题]下列哪一项在神经网络中引入了非线性?

A)随机梯度下降

B)激活函数ReLU

C)卷积函数

D)以上都不正确

答案:B

解析:

96.[多选题]人脸检测项目中,使用的图片格式通常有那几种?

A)PNG

B)JPG

C)JPEG

D)BMP

答案:ABCD