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人工智能深度學(xué)習(xí)小測試1通過本測試,了解自己對人工智能深度學(xué)習(xí)的初步認(rèn)知1、圖像分類的任務(wù)是什么()[單選題]*A、 計算出圖像中包含主要物體的類別(正確答案)B、 計算出圖像的特征C、 計算出圖像中每個像素所屬的物體的類別D、 計算出圖像的主要物體的位置和類別2、人臉識別的主要任務(wù)是什么()[單選題]*A、 判斷圖像中是否有人臉B、 判斷圖像中人臉的位置C、 判斷圖像中的人臉是否與已知數(shù)據(jù)庫中的某一個是同一人(正確答案)D、 判斷圖像中人臉的年紀(jì)3、 “回歸問題和分類問題都有可能發(fā)生過擬合”,這句話是否正確?()[單選題]*A、 正確(正確答案)B、 不正確4、 目前在人臉識別領(lǐng)域識別精度最高的特征通過那種方法得到()[單選題]*A、 深度學(xué)習(xí)(正確答案)B、 字典學(xué)習(xí)C、 主成分分析。、人工設(shè)計5、對于回歸問題和分類問題,最常用的指標(biāo)都是準(zhǔn)確率和召回率嗎?()[單選題]*A、 正確B、 錯誤(正確答案)6、 CNN的全稱是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是否正確?()[單選題]*A、 正確(正確答案)B、 錯誤7、 RNN的全稱是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是否正確?()[單選題]*A、 正確B、 錯誤(正確答案)8、 MLP的全稱是指卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是否正確?()[單選題]*A、 正確B、 錯誤(正確答案)9、 GAN的全稱是指卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是否正確?()[單選題]*A、 正確B、 錯誤(正確答案)10、 給定n個數(shù)據(jù)點(diǎn),如果其中一半用于訓(xùn)練,另一半用于測試,則訓(xùn)練誤差和測試誤差之間的差別會隨著n的增加而減少,請問這句話是否正確()[單選題]*A、 正確(正確答案)B、 錯誤11、 向量x=[1,2,3,4,-9,0]的L1范數(shù)是多少()[單選題]*A、1B、 19(正確答案)C、 6D、 sqrt(111)12、 下列不屬于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的是()[單選題]*A、 人臉識別B、 圍棋AIC、 語音助理D、 回聲定位(正確答案)13、圖像類別的難點(diǎn)不包括()[單選題]*A、 視角變化B、 類間差異(正確答案)C、 光照變化D、 背景干擾14、 一般來說,回歸不能用于分類問題,但是Logistic回歸可用于解決分類問題,是否正確?()[單選題]*A、 正確(正確答案)B、 不正確15、什么情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被稱為深度學(xué)習(xí)模型?()[單選題]*人、加入更多層,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度增加(正確答案)B、 有維度更高的數(shù)據(jù)C、 當(dāng)這是一個圖形識別的問題時D、以上都不正確16、訓(xùn)練CNN時,可以對輸入進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等預(yù)處理提高模型泛化能力。這種說法是否正確?()[單選題]*A、 正確(正確答案)B、 不正確17、 以下哪個網(wǎng)絡(luò)適合處理序列數(shù)據(jù)()[單選題]*A、 CNN(正確答案)B、 RNNC、 GAND、 MLP18、 以下哪種RNN結(jié)構(gòu)最常用()[單選題]*A、 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(正確答案)B、 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19、 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于一種特殊的遞歸結(jié)構(gòu),這句話是否正確()[單選題]*A、
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