人工智能深度学习技术练习(习题卷14).pdf

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人工智能深度学习技术练习(习题卷14)

第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]可以直观地看到各层网络结构和参数的工具的是

A)tf

B)tf.nn

C)TF

D)TensorBoard

答案:D

解析:

2.[单选题]关于drop_duplicates函数，下列说法中错误的是（）。

A)对Dataframe的数据有效

B)仅支持单一特征的数据去重

C)数据有重复时默认保留第一个数据

D)该函数不会改变原始数据排列

答案:B

解析:难易程度：中题型：

3.[单选题]pytorch中批量归一化使用的是

A)nn.Linear

B)nn.Flatten

C)nn.Dropout

D)nn.BatchNorm2d

4.[单选题]训练时使用()随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合。在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了这

个环节。

A)Dropout

B)Conv2d

C)max-pool

D)FC6-8

答案:A

5.[单选题]可以帮助将数据大小缩小的方式是

A)卷积层

B)池化层

C)全连接层

D)激活层

6.[单选题]超参数范围中说法正确的是

A)随机取值可以提升搜索效率

B)随机取值就是随机均匀取值

题卷141/1

C)范围就是[0,1]

D)随机取值对搜索无影响

7.[单选题]计算机视觉,主要研究方法是

A)机器学习

B)数据挖掘

C)卷积神经网络

D)openCV

答案:C

8.[单选题]什么是卷积

A)缩小图像的技术

B)放大图像的技术

C)隔离图像特征的技术

D)过滤掉不需要的图像的技术

9.[单选题]深度学习中，以下哪些方法不可以降低模型过拟合？

A)增加更多的样本

B)Dropout

C)增大模型复杂度，提高在训练集上的效果

D)增加参数惩罚

10.[单选题]函数tf.log(),该函数返回的是一个()

A)向量

B)张量

C)矢量

D)范数

11.[单选题]torch.nn.Conv2d中控制卷积尺寸的参数为

A)stride

B)kerner_size

C)in_channels

D)out_channels

12.[单选题]连续词袋模型的英文缩写是

A)CBOW

B)CBOM

C)CCOW

D)BBOW

题卷142/1

13.[单选题]LSTM中,哪个门的作用是“确定输出,把前面的信息保存到隐层中去”

A)输入门

B)遗忘门

C)输出门

D)更新门

14.[单选题]下面哪个选项可以直接读取一副灰度图像()

A)cv2.imread(path)

B)cv2.imread(path,0)

C)cv2.imread(path,1)

D)cv2.imread(path,-1)

解析:cv2.imread(filename,flags)参数：filepath：读入imge的完整路径flags：标志位

，{cv2.IMREAD_COLOR，cv2.IMREAD_GRAYSCALE，cv2.IMREAD_UNCHANGED}cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色

图片，忽略alpha通道，可用1作为实参替代cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片，可用0作为实参替代

cv2.IMREAD_UNCHANGED：顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道，可用-1作为实参替代PS

THE END

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