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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.
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。
*
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】
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
直接进行分类,可以最大限度利用数据
*
3.
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B是3*3的单位矩阵，则A*B=B*A
A*B=B*A
如果C = A*B，则C是6*6的矩阵
如果V是3维向量，则A*B*V是一个3维向量
*
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
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
*
5.
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，测试误差较大
训练误差较大，测试误差较小
训练误差较小，测试误差较大
*
6.
下列哪种不是Python元组的定义方式?
(1, )
(1, 2, (3, 4))
(1, 2)
(1)
*
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[:2]
b=a[::3]
b=a[0:3]
*
8.
关于SVM泛化误差描述正确的是
SVM对未知数据的预测能力
SVM对训练数据的划分能力
超平面与支持向量之间距离
SVM的误差阈值
*
9.
若 a = [ 1,2,3,4,5 ]，以下代码输出结果正确的是？
print(a[:100]) =>[1,2,3,4,5]
print(a[:])=>[1,2,3,4]
print(a[-1:]) =>[1,2]
print(a[0:]) =>[2,3,4,5]
*
10.
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
深度学习可以自动学习特征
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
*
11.
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
*
12.
下列说法正确的是
测试集的准确率越高越好
参数越多拟合能力越强从而泛化能力越强
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
*
13.
下面哪种网络架构属于前馈神经网络
A
B
C
以上都是
*
14.
代码 print(type([1,2])) 输出结果为
class<’set’>
class<’list’>
class<’int’>
class<’tuple’>
*
15.
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。
27
170
80
1000
*
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.
下图中的数据是线性可分的吗？
是
不确定
否
不一定
*
18.
卷积神经网络作为一种常见的深度学习网络结构已被广泛接受，下列任务的主流方法中没有用到卷积神经网络的任务是
图像分割
图像风格迁移
房价预测
人脸识别
*
19.
以下哪一个关于卷积神经网络的说法是错误的
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
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
*
20.
下列目标检测网络中，哪个是一阶段的网络
YOLOv3
RFCN
SPP-net
Faster-rcnn
评价对象得分
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