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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.
令U和V为3维向量，令A和B为3*3的矩阵，则下列说法正确的是
【多选题】
如果C = A*B，则C是6*6的矩阵
A*B=B*A
如果V是3维向量，则A*B*V是一个3维向量
如果B是3*3的单位矩阵，则A*B=B*A
*
2.
在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为10w条数据,负样本只有1w条数据,以下最合适的处理方法是
【多选题】
直接进行分类,可以最大限度利用数据
将负样本重复10次,生成10w样本量,打乱顺序参与分类
将负样本每个权重设置为10,正样本权重为1,参与训练过程
从10w正样本中随机抽取1w参与分类
*
3.
若 a = range(100)，以下哪些操作是合法的?
【多选题】
a[-3]
a[2-3]
a[::3]
a[2:13]
*
4.
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
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，一个可行的操作是减少正则化项的系数
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
*
5.
下列哪种不是Python元组的定义方式?
(1, 2)
(1)
(1, )
(1, 2, (3, 4))
*
6.
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) == 6
bar(2)(3) == 8
bar(3)(2) == 8
bar(3)(2) == 6
*
7.
关于字符串下列说法错误的是
字符应该视为长度为1的字符串
在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符
既可以用单引号，也可以用双引号创建字符串
字符串以\0来标志字符串的结束
*
8.
假设在线形回归
为多少？
0.5
2
1
3
*
9.
当图像分类的准确率不高时，可以考虑以下哪种方法提高准确率
【多选题】
数据增强
调整超参数
使用预训练网络参数
减少数据集
*
10.
下列说法正确的是
测试集的准确率越高越好
深度神经网络做序列标注优于传统机器学习方法
单隐层神经网络可以拟合任意单值连续函数
参数越多拟合能力越强从而泛化能力越强
*
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.
下面哪种网络架构属于前馈神经网络
A
B
C
以上都是
*
13.
如果使用的学习率太大，会导致
网络无法收敛
网络收敛的慢
网络收敛的快
不确定
*
14.
下列哪个if语句是正确的？
if (a=>22)
if a>=22:
if (a>=22）
if a>=22
*
15.
与传统机器学习方法相比，深度学习的优势在于
深度学习不需要调参
深度学习完全不提取底层特征，如图像边缘、纹理等
深度学习完全不需要做数据预处理
深度学习可以自动学习特征
*
16.
以下哪个关键字是与 try 语句一起使用来处理异常的？
exception
catch
catch(a)
except
*
17.
下图中的数据是线性可分的吗？
不确定
不一定
是
否
*
18.
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
*
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
64
32
643
*
20.
SSD主要通过哪种方法来解决检测不同大小目标的问题
使用图像金字塔作为输入
设置更多的anchor纵横比
设置更多的anchor尺寸
在不同的特征图上进行预测
评价对象得分
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2021年春季深度学习师资培训班入学考试（CV班）
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