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2020全国高校深度学习师资培训第12期
录音中...
疫情浇不灭我们学习的热情，感谢您报名
2020全国高校深度学习线上师资培训第12期（CV班）
！为了保证此次培训效果达到最佳，特设置此测试，一共20道题目，全部为选择题，包含单选和多选，根据答题得分和报名信息综合择优录取。请您仔细阅读下面的考试规则，感谢您的理解和支持！
考试规则：
1.请保证报名本人作答，提交问卷则表示同意该要求
2.每人
只有一次作答机会
，限时30分钟，
不可反复提交
3.只允许在
全屏状态
下作答，全程切屏（即鼠标离开考试页面）
超过6次将立即结束考试
*
基本信息
（请保证所填姓名和手机号与报名填写的姓名、手机号一致）
：
姓名：
姓名：
学校：
学校：
手机号:
手机号:
*
1.
对如下神经网络的描述，正确的是
【多选题】
假如神经网络过拟合了，一个可行的操作是增加正则化项的系数
假如神经网络过拟合了，一个可行的操作是减少正则化项的系数
任何二元逻辑函数（输入为0/1)，可以使用神经网络来进行建模
对于两层神经网络（输入层/输出层/无隐藏层）可以训练拟合XOR操作
*
2.
相对于DNN模型，CNN模型做了哪些改变？
【多选题】
使用了relu激活函数
局部连接
增加了batch normalization
参数共享
*
3.
关于激活函数以下说法正确的是？
【多选题】
tanh函数对于规模比较大的深度网络计算速度比较慢
ReLU函数的正区间存在梯度消失的问题
ReLU函数计算速度和收敛速度都比tanh/sigmoid快
sigmoid函数在深度神经网络中梯度反向传递时容易导致梯度消失
*
4.
在数据预处理阶段，我们常常对数值特征进行归一化或标准化(standardization, normalization)处理。这种处理方式理论上不会对下列哪个模型产生很大影响？
【多选题】
k-Means
决策树
朴素贝叶斯
k-NN
*
5.
一段代码定义如下，下列调用结果正确的是？
def bar(multiple):
def foo(n):
return multiple ** n
return foo
bar(2)(3) == 8
bar(3)(2) == 8
bar(2)(3) == 6
bar(3)(2) == 6
*
6.
下列哪种类型是Python的映射类型?
dict
str
tuple
list
*
7.
假设有一个列表a，现要求从列表a中每3个元素取1个，并且将取到的元素组成新的列表b，可以使用语句
b=a[1:3]
b=a[::3]
b=a[0:3]
b=a[:2]
*
8.
关于字符串下列说法错误的是
既可以用单引号，也可以用双引号创建字符串
字符应该视为长度为1的字符串
字符串以\0来标志字符串的结束
在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符
*
9.
python my.py v1 v2 命令运行脚本，通过 from sys import argv如何获得v2的参数值?
argv[1]
argv[2]
argv[3]
argv[0]
*
10.
如果使用的学习率太大，会导致
网络收敛的快
网络无法收敛
不确定
网络收敛的慢
*
11.
在一个神经网络里，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是
赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重
随机赋值，祈祷它们是正确的
搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
以上都不正确
*
12.
下列说法正确的是
测试集的准确率越高越好
单隐层神经网络可以拟合任意单值连续函数
深度神经网络做序列标注优于传统机器学习方法
参数越多拟合能力越强从而泛化能力越强
*
13.
已知一个由全连接层构成的前馈神经网络，输入层有5个神经元，第一隐层有10个神经元，第二隐层有10个神经元，输出层有2个神经元，则神经模型中共有（ ）条连接。
170
27
80
1000
*
14.
下面哪种网络架构属于前馈神经网络
A
B
C
以上都是
*
15.
图像灰度的方差表示图像的哪种属性
图像整体亮度
图像饱和度
图像对比度
图像细节
*
16.
假设你有一个变量 "example"，如何判断它的类型？
getType(example)
Type(example)
example.type:
type(example)
*
17.
以下哪一个关于卷积神经网络的说法是错误的
目标检测网络SSD的网络结构中包含卷积层
AlexNet是一个八层的卷积神经网络
卷积神经网络中的建模学习，学习对象是每一层神经元的值
典型的卷积神经网络，由卷积层、池化层、激活层、全连接层等组成
*
18.
卷积层是深度神经网络的主要结构之一，已经在大量任务中用到，下面哪一个任务的主流方法中没有用到卷积层
中文分词
中英文互译
场景文字检测
为图像自动生成描述标题
*
19.
假设一个具有 3 个神经元和输入为 [1, 2, 3] 的简单多层感知机模型。输入神经元的权重分别为 4, 5 和 6。假设激活函数是一个线性常数值 3 (激活函数为：y = 2x)。输出是
96
643
32
64
*
20.
以下现象属于过拟合的是
训练集loss上升，验证集loss上升
训练集loss下降，验证集loss不变
训练集loss下降，验证集loss下降
训练集loss下降，验证集loss上升
评价对象得分
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