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试题列表
单选题
题型:单选题客观题分值3分难度:较难得分:3
1
VGGNet的参数量主要集中在()
A
激活层
B
池化层
C
卷积层
D
全连接层
正确答案:D
题型:单选题客观题分值3分难度:较难得分:3
2
下列关于Dropout的描述,正确的是()
A
通过减少卷积层和池化层的个数,防?过拟合
B
通过减少卷积层和池化层的个数,提取出局部特征
C
通过随机删除部分神经元,提取出局部特征
D
通过随机删除部分神经元,防?过拟合
正确答案:D
题型:单选题客观题分值3分难度:一般得分:3
3
卷积神经?络中,若使?RGB图像作为输?,则输?层的通道数为()
A
2
B
128
C
256×256
D
256
正确答案:A
题型:单选题客观题分值3分难度:中等得分:3
4
GoogLeNet?络额外增加了2个辅助的Softmax层作为辅助分类器。下列关于它的描述,错误的是()
A
辅助分类器将中间某?层的输出也纳?到最终的分类结果中
B
辅助分类器提供了额外的正则化
C
辅助分类器?于训练和测试阶段
D
辅助分类器给?络增加了反向传播的梯度信号,?定程度解决了梯度消失的问题
正确答案:C
题型:单选题客观题分值3分难度:较难得分:3
5
相较于Sigmoid和Tanh函数,ReLU函数作为激活函数的特点是()
A
是线性函数
B
能够有效缓解梯度消失的问题
C
计算复杂,计算成本?昂
D
使模型收敛速度较慢
正确答案:B
多选题
题型:多选题客观题分值5分难度:中等得分:5
1
数据增强常?的?法有()
A
平移变换
B
随机裁剪
C
颜?光照变换
D
?平翻转
正确答案:A;B;C;D
题型:多选题客观题分值5分难度:较难得分:5
2
卷积神经?络中,卷积过程的步骤包括()
A
将卷积核放在输?数据的某?像素区域上
B
将乘积的结果线性叠加
C
将卷积核中的每?个数值和区域中对应的数值成对相乘
D
把结果输出在特征图的正确位置
正确答案:A;B;C;D
题型:多选题客观题分值2分难度:一般得分:2
3
卷积神经网络有许多神经层组成,主要包括()
A
卷积层
B
分类层
C
归一化层
D
池化层
正确答案:A;D
题型:多选题客观题分值5分难度:较难得分:5
4
下列关于全连接层的描述,正确的是()
A
经过卷积层和池化层降维,可以降低全连接层的数据计算量,提升计算效率
B
全连接层通常在卷积神经?络隐藏层的中间部分
C
全连接层与上?层输?数据之间的部分神经元相互连接
D
全连接层的作?是综合已提取的特征
正确答案:A;D
题型:多选题客观题分值4分难度:一般得分:4
5
图像分类的类别有()
A
子类细粒度分类
B
实例级别分类
C
多标签分类
D
无标签分类
正确答案:A;B
题型:多选题客观题分值5分难度:困难得分:5
6
下图体现了ResNet?络中的BottleneckDesign结构,输?为256维的特征,下列描述正确的是()
image.png
A
使?BottleneckDesign结构,能够减少?络中的参数量
B
使?BottleneckDesign结构,能解决梯度消失的问题
C
1×1卷积核的主要作?是,对数据进?降维和升维的操作
D
图中的?络结构需要的参数量为1×1×64+3×3×64+1×1×256
正确答案:A;C
题型:多选题客观题分值5分难度:中等得分:5
7
下列关于跨物种语义级别的图像分类的描述,正确的是()
A
主要?的是区分属于不同物种或?类的对象
B
主要?的是区分属于同?个物种?类的?类
C
分类结果呈类间?差较?,类内?差较?的特点
D
分类结果呈类间?差较?,类内?差较?的特点
正确答案:A;D
题型:多选题客观题分值5分难度:简单得分:5
8
SENet中的ChannelAttention机制包含的操作有()
A
Squeeze
B
Excitation
C
ShortcutConnection
D
Dropout
正确答案:A;B
简答题
题型:简答题主观题分值12分难度:简单得分:12
1
简述图像分类目前面临的困难和挑战。
学生答案:
多视角:收集同一个物体图像,获取的角度是多变的。
尺度:在现实生活中,很多物体的尺度都是千变万化。
遮挡:目标物体可能被挡住。有时候只有无替代额一小部分是可见的。
光照条件:在像素层面上,光照的影响非常大。
类内差异:一类物体的个体之间有许多不同的对象,每个都有自己的外形。
题型:简答题主观题分值15分难度:中等得分:15
2
简述softmax层的作用,假设数据集有c个类别,全连接层输出为,给出其对应
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