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华为认证MindSpore高级工程师课程章节测试题+结课测试题(模拟考试题)汇总
第一章神经网络基础
1、(多选)关于优化器以下说法正确的是?
A.RMSprop优化器可以解决Adagrad优化器过早结束的问题
B.Adam优化器结合了RMSprop与Adagrad的特点
C.动量优化器可以抑制训练过程的震荡
D.在Adam优化器当中不需要人为设置学习率
正确答案:ABC
2、(判断)在参数的初始化方法中,Xavier初始化考虑了ReLU激活函数的影响。
正确答案:错误
第二章MindSpore简介与API详解
1、以下哪些选项属于MindSpore的子系统
A.MindExpress
B.MindCompiler
C.MindArmour
D.MindData
正确答案:ABCD
2、轻量化不属于MindSporeLite框架的特性之一。
正确答案:错误
第三章MindSpore特性与应用
1、在MindSpore框架中,支持以下哪几种并行模式?
A.数据并行
B.模型并行
C.混合并行
D.内存并行
正确答案:ABC
2、在MindSpore框架中,可以使用context.set_context接口设置动静态图模式。
正确答案:正确
第四章图像处理原理与应用
1、以下哪些网络主要应用于目标检测?
A.LeNet5
B.SSD
C.YOLO
D.DCGAN
正确答案:BC
2、如果要调整一张彩色图像的亮度,可以改变其HSV空间中的H分量。
正确答案:错误
第五章自然语言处理原理与应用
1、常用的获取词向量方法包括以下哪些选项?
A.Glove
B.skip-gram
C.BERT
D.TextCNN
正确答案:ABC
2、词嵌入的长度一般大于词典的长度。
正确答案:错误
结课测试题(HCIP-AI-MindSporeDeveloperV1.0模拟考试):
判断:
1、YOLO网络应用了objectproposal方法,利用selectivesearch的结果进行目标检测。
正确答案:错误
2、二阶优化器需要额外计算二阶信息矩阵的逆矩阵,但由于该逆矩阵等价于一阶导数的对角矩阵,所以计算量并没有增加。
正确答案:错误
3、在AI训练中,混合并行指的是混合分布式训练。
正确答案:错误
4、直方图均衡化可以对图像的视觉效果进行增强,这种技术能够自动计算变化函数,不需要人为设置参数,操作简单,适用于所有情况。
正确答案:错误
5、将一个卷积神经网络第一层的特征图可视化,能够看到清晰的目标轮廓特征。
正确答案:错误
6、BERT模型中使用了[Mask]标记表示该词为掩码,因此,使用BERT模型进行“预训练-微调”任务时,会出现掩码与原词不一致的问题,可以使用相似词替换的方式来解决该问题。
正确答案:正确
7、MindSpore在网络训练过程中,batchsize过小时,模型一定不能收敛到较优的极小值上,同时会降低模型的泛化能力。
正确答案:错误
8、Transformer模型中的Encoder模块使用了Mask操作。
正确答案:错误
9、使用MindSpore中的mindspore.nn.LSTM方法时,若隐藏层维度hidden_size为100,使用双向LSTM,则在输出的output张量中,代表文本数据每个位置输出向量的维度也为100。
正确答案:错误
10、将TensorFlow的网络迁移到MindSpore的过程中,为了保证两个网络中输入相同,需要去除网络中随机性因素的影响。
正确答案:错误
11、Xavier初始化可以保持神经网络每一层的输入和输出的方差一致。
正确答案:正确
12、MindSpore在进行构建模型时,权重初始值是模型训练的起点,权重初始值需要全部设置为0。
正确答案:错误
13、MindSporeLite转换工具可支持MindSpore、TensorFlow、Caffe等深度学习框架模型。
正确答案:正确
14、Transformer模型提出后在自然语言处理领域得到了广泛应用,包括ELMo,BERT,GPT以及盘古模型等都是在Tranformer的基础进行改造的。
正确答案:错误
15、自注意力机制的出现早于RNN算法。
正确答案:错误
16、Bert网络使用了Transformer结构,抛弃了传统的RNN和CNN结构。
正确答案:正确
17、BiLSTM本质上是一种判别式模型,没有对标签与观测序值之间的联合概率进行建模。
正确答案:错误
18、语义分割是解决“每一个像素属于哪类目标物或场景”的问题。
正确答案:正确
19、在Adagrad优化器中,初始的累计平方梯度不能为0,这主要是为了保证公式分母不为0。
正确答案:错误
20、卷积神经网络中池化层会压缩层的高度和宽度,去掉Featu
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