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人工智能核心算法模拟练习题+参考答案
一、单选题(共44题,每题1分,共44分)
1.在不考虑标记样本时,支持向量机试图找到(___)间隔划分超平面
A、最小
B、最长
C、最短
D、最大
正确答案:D
2.关于神经网络中经典使用的优化器,以下说法正确的是?
A、Adam的收敛速度比RMSprop慢
B、相比于SGD或RMSprop等优化器,Adam的收敛效果是最好的
C、对于轻量级神经网络,使用Adam比使用RMSprop更合适
D、相比于Adam或RMSprop等优化器,SGD的收敛效果是最好的
正确答案:D
3.假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数X。在特定神经元给定任意输入,你会得到输出「-0.0001」。X可能是以下哪一个激活函数?
A、ReLU
B、tanh
C、SIGMOID
D、以上都不是
正确答案:B
4.关于boosting下列说法错误的是()
A、测试时,根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。
B、boosting方法的主要思想是迭代式学习。
C、基分类器层层叠加,每一层在训练时,对前一层基分类器分错的样本给予更高的权值。
D、训练基分类器时采用并行的方式。
正确答案:D
5.下列哪些项目是在图像识别任务中使用的数据扩增技术(dataaugmentationtechnique)?1水平翻转(Horizontalflipping)2随机裁剪(Randomcropping)3随机放缩(Randomscaling)4颜色抖动(Colorjittering)5随机平移(Randomtranslation)6随机剪切(Randomshearing)
A、1,3,5,6
B、1,2,4
C、2,3,4,5,6
D、所有项目
正确答案:D
6.下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果?()
A、Boosting
B、Bagging
C、Stacking
D、Mapping
正确答案:B
7.混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,准确率是()。
A、1/2
B、4/7
C、2/3
D、1/4
正确答案:A
8.LSTM是一个非常经典的面向序列的模型,可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模,是一种()。
A、循环神经网络
B、朴素贝叶斯
C、卷积神经网络
D、深度残差网络
正确答案:A
9.ROIAlign在哪个模型被采用()
A、fastRCNN
B、fasterRCNN
C、maskRCNN
D、YOLOv3
正确答案:C
10.在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的(),构建一系列基本分类器并将它们线性组合,形成一个强分类器。
A、权值分布
B、方差
C、偏差
D、采样样本
正确答案:A
11.下面关于随机森林和集成学习的说法,正确的是()
A、随机森林只能用于解决分类问题
B、集成学习通过构建多个模型,并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来,作为最终的预测结果,提高分类问题的准确率
C、随机森林由随机数量的决策树组成
D、随机森林的弱分类器(基分类器)的特征选择不是随机的
正确答案:B
12.下列哪项不属于集成学习
A、随机森林
B、Adaboost
C、kNN
D、XGBoost
正确答案:C
13.rcnn网络用()结构生成候选框?
A、RPN
B、NMS
C、SelectiveSearch
D、RCNN
正确答案:C
14.每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的()
A、标准差
B、均方差
C、残差
D、方差
正确答案:C
15.为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题,研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型()
A、KNN
B、RNN
C、BNN
D、VGG
正确答案:C
16.以下关于算法的说法中,不正确的是
A、机器学习算法分为有监督、半监督和无监督三种
B、K-Means是属于无监督学习算法
C、卷积神经网络是重要的迁移学习算法
D、决策树算法属于监督学习类别
正确答案:C
17.下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合?1树的数量2树的深度3学习速率
A、只有2
B、只有1
C、都正确
D、只有3
正确答案:A
18.关于循环神经网络以下说法错误的是?
A、循环神经网络可以简写为RNN
B、循环神经网络可以根据时间轴展开
C、LSTM无法解决梯度消失的问题
D、LSTM也是一种循环神经网络
正确答案:C
19.()是一种基于树结构进行决策的算法。
A、K近邻算法
B、决策树
C、数据挖掘
D、轨迹跟踪
正确答案:B
20.独热编码的英文是:
A、twohot
B、onehot
C、onecold
D、twocold
正确答案:B
21.在RNN中,目前
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