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2020全国高校深度学习师资培训第12期

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:
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1.
关于激活函数以下说法正确的是？ 【多选题】
ReLU函数计算速度和收敛速度都比tanh/sigmoid快
tanh函数对于规模比较大的深度网络计算速度比较慢
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
ReLU函数的正区间存在梯度消失的问题
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2.
对如下神经网络的描述，正确的是【多选题】
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
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
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
*
3.
假设你使用带正则的逻辑回归进行目标分类，然而当你将算法用于一个新的测试数据集上，你发现本来在训练数据集上表现很好的分类器产生了非常大的测试误差。如下哪些措施可以用来减小测试误差【多选题】
增大回归正则系数λ。
使用更少的训练数据。
减小回归正则系数λ。
使用更多的训练数据。
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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】
决策树
朴素贝叶斯
k-NN
k-Means
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5.
关于SVM泛化误差描述正确的是
超平面与支持向量之间距离
SVM的误差阈值
SVM对未知数据的预测能力
SVM对训练数据的划分能力
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6.
若 a = [ 1,2,3,4,5 ]，以下代码输出结果正确的是？
print(a[0:]) =>[2,3,4,5]
print(a[:])=>[1,2,3,4]
print(a[-1:]) =>[1,2]
print(a[:100]) =>[1,2,3,4,5]
*
7.
下列语句输出正确的是

i = ['a', 'b']

l = [1, 2]

print (dict([l,i]))

{‘a’: 2, ‘b': 1}
{2: 1, 'b': 'a'}
{1: 2, 'a': 'b'}
{‘b’: 2, 'a': 1}
*
8.
下列哪种类型是Python的映射类型?
str
tuple
dict
list
*
9.
下列哪种不是Python元组的定义方式?
(1, )
(1, 2)
(1, 2, (3, 4))
(1)
*
10.
下面哪种网络架构属于前馈神经网络
A
B
C
以上都是
*
11.
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。
80
170
27
1000
*
12.
与传统机器学习方法相比，深度学习的优势在于
深度学习完全不需要做数据预处理
深度学习完全不提取底层特征，如图像边缘、纹理等
深度学习不需要调参
深度学习可以自动学习特征
*
13.
以下哪个关键字是与 try 语句一起使用来处理异常的？
except
catch
exception
catch(a)
*
14.
代码 print(type([1,2])) 输出结果为
class<’tuple’>
class<’int’>
class<’set’>
class<’list’>
*
15.
A
B
C
D
*
16.
下列哪个if语句是正确的？
if (a>=22）
if a>=22:
if a>=22
if (a=>22)
*
17.
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
64
643
32
96
*
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
为图像自动生成描述标题
场景文字检测
*
19.
RELU修正线性单元是一种常用的激活函数，其函数图像为
选项1
选项171
选项2
选项170
*
20.
文字检测网络TextBoxes基于下列哪个网络
Faster r-cnn
YOLO
SSD
Fast r-cnn
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