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清微智能深度学习工程师岗位笔试选择题附笔试高分技巧--第1页

清微智能

深度学习工程师岗位笔试(选择题)附笔试技巧

清微智能公司深度学习工程师岗位笔试题目

一、选择题（每个问题有四个，请选择正确的答案）

1.在下列深度学习算法中，用于图像分类的是哪一个？

A.K-近邻算法

B.决策树算法

C.卷积神经网络

D.支持向量机

参考答案C.卷积神经网络

2.在训练深度学习模型时，过拟合通常是由以下哪个原因导致的？

A.数据集太小

B.模型复杂度过高

C.训练数据有噪声

D.正则化强度过高

参考答案B.模型复杂度过高

3.在深度学习中，我们通常使用哪种优化算法来非常小化损失函数？

A.梯度下降

B.牛顿法

C.拟牛顿法

D.共轭梯度法

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参考答案A.梯度下降

4.下列哪一个不是深度学习框架的常见特性？

A.可扩展性

B.模块化

C.灵活性

D.自适应性

参考答案D.自适应性

5.在深度学习中，我们使用哪一个指标来评估模型在测试集上的性能？

A.精确度

B.召回率

C.F1分数

D.混淆矩阵

参考答案A.精确度

6.在一个多分类问题中，我们通常使用哪种类型的损失函数？

A.二分类交叉熵损失函数

B.均方误差损失函数

C.负对数似然损失函数

D.正则化项

参考答案C.负对数似然损失函数

7.在深度学习中，我们使用哪种方法来解决模型在训练过程中的震荡问题？

A.学习率衰减

B.过拟合正则化

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C.增加数据集大小

D.以上都是

参考答案A.学习率衰减

8.下列哪一个不是深度神经网络的特点？

A.层级结构

B.参数共享

C.非线性激活函数

D.前向传播和反向传播算法

参考答案B.参数共享

9.在深度学习中，我们通常使用哪种方法来进行特征选择？

A.主成分分析法

B.卡方检验法

C.基于模型的方法

D.以上都是

参考答案C.基于模型的方法

10.在一个二元分类问题中，我们通常使用哪种类型的神经网络模型？

A.前馈神经网络

B.循环神经网络

C.卷积神经网络

D.以上都是

参考答案A.前馈神经网络

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