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2021年春季深度学习师资培训班入学考试（CV班）
录音中...
疫情浇不灭我们学习的热情，感谢您报名
2021全国高校深度学习师资培训第14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】
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
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
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
*
2.
若 a = range(100)，以下哪些操作是合法的?
【多选题】
a[2:13]
a[::3]
a[-3]
a[2-3]
*
3.
相对于DNN模型，CNN模型做了哪些改变？
【多选题】
局部连接
使用了relu激活函数
增加了batch normalization
参数共享
*
4.
关于Python字典中，正确的是
【多选题】
可以使用has_key()方法来检验一个键值对是否存在
可以使用字典对象的values ()方法可以返回字典的“值”
可以使用字典对象的keys()方法可以返回字典的“键”
可以使用字典对象的items()方法可以返回字典的“键-值对”
*
5.
下列哪种不是Python元组的定义方式?
(1, 2, (3, 4))
(1, 2)
(1, )
(1)
*
6.
若 a = [ 1,2,3,4,5 ]，以下代码输出结果正确的是？
print(a[-1:]) =>[1,2]
print(a[0:]) =>[2,3,4,5]
print(a[:])=>[1,2,3,4]
print(a[:100]) =>[1,2,3,4,5]
*
7.
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[0]
argv[2]
argv[1]
argv[3]
*
8.
关于欠拟合（under-fitting），下面哪个说法是正确的？
训练误差较小，测试误差较小
训练误差较大，测试误差较小
训练误差较大，测试误差较大
训练误差较小，测试误差较大
*
9.
下列语句输出正确的是
i = ['a', 'b']
l = [1, 2]
print (dict([l,i]))
{2: 1, 'b': 'a'}
{‘b’: 2, 'a': 1}
{1: 2, 'a': 'b'}
{‘a’: 2, ‘b': 1}
*
10.
图像灰度的方差表示图像的哪种属性
图像饱和度
图像对比度
图像细节
图像整体亮度
*
11.
下面哪种网络架构属于前馈神经网络
A
B
C
以上都是
*
12.
下列哪一项在神经网络中引入了非线性
随机梯度下降
增大权重和偏置的初始化值
Sigmoid激活函数
以上都不正确
*
13.
假设你有一个变量 "example"，如何判断它的类型？
getType(example)
type(example)
Type(example)
example.type:
*
14.
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
*
15.
深度学习涉及到大量的矩阵相乘，现需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m∗n，n∗p，p∗q，且m < n < p < q，以下计算顺序效率最高的是
A(BC)
所有效率都相同
(AB)C
AC(B)
*
16.
代码 print(type([1,2])) 输出结果为
class<’int’>
class<’list’>
class<’tuple’>
class<’set’>
*
17.
下图中的数据是线性可分的吗？
不确定
不一定
是
否
*
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.
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171
选项170
选项1
选项2
*
20.
以下现象属于过拟合的是
训练集loss下降，验证集loss上升
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
评价对象得分
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