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人工智能训练师复习试题及答案

单选题（总共80题）

1.【单选题】在计算机视觉中，边缘检测算子如Sobel和Canny用于检测图像中的什么？(1分)

A、颜色变化。

B、亮度变化。

C、纹理特征。

D、形状轮廓。

答案：B

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2.【单选题】损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差，在深度学习中常用的损失函数是:(1分)

A、指数损失函数

B、均方损失函数

C、对数损失函数

D、Hinge损失函数

答案：B

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3.【单选题】下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。(1分)

A、步态识别

B、声纹识别

C、文本识别

D、虹膜识别

答案：C

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4.【单选题】在深度学习中，Dropout通常用于防止什么？(1分)

A、欠拟合

B、过拟合

C、梯度消失

D、梯度爆炸

答案：B

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5.【单选题】一个真正的通用人工智能系统应具备处理（）问题的能力。(1分)

A、全局性

B、局部性

C、专业性

D、统一性

答案：A

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6.【单选题】以下哪个不是无监督学习常用的方法？(1分)

A、K-means聚类

B、主成分分析

C、逻辑回归

D、自组织映射

答案：C

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7.【单选题】在自然语言处理中，序列到序列（Seq2Seq）模型通常用于解决什么问题？(1分)

A、文本分类

B、命名实体识别

C、机器翻译

D、词性标注

答案：C

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8.【单选题】在深度学习模型中，反向传播算法的主要作用是什么？(1分)

A、确定损失函数的梯度方向

B、优化模型参数

C、模拟人类大脑的神经元工作方式

D、计算每一层神经元的输出结果

答案：A

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9.【单选题】OnDevice执行，即整图卸载执行，充分发挥异腾芯片的算力，可以大大降低交互的开销，从而提升加速器占用率，关于0nDevice执行以下描述错误的是?(1分)

A、MindSpore通过梯度数据驱动的自适应图优化，实现去中心化的自主A11Reduce,梯度聚合步调一致，计算与通信充分流水

B、超强芯片算力下模型执行的挑战:内存墙问题、交互开销大、数据供给难。部分在Host执行，部分在Device执行，交互开销甚至远大于执行开销，导致加速器占用率低

C、MindSpore通过面向芯片的深度图优化技术，同步等待少，最大化“数据计算通信”的并行度，训练性能相比Host侧图调度方式持平

D、超强芯片算力下分布式梯度聚合的挑战:ReslNet50单迭代20ms时间时会产生中心控制的同步开销和频繁同步的通信开销。传统方法需要3次同步完成A11Reduce,数据驱动方法自主A11Reduce,无控制开销

答案：C

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10.【单选题】在机器学习中，拉普拉斯特征映射（LaplacianEigenmaps）主要用于解决什么问题？(1分)

A、数据分类

B、数据降维

C、数据聚类

D、关联规则挖掘

答案：B

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11.【单选题】循环神经网络（RNN）与传统的前馈神经网络相比，其特点是什么？(1分)

A、RNN具有反馈连接，能够处理时序数据

B、RNN没有隐藏层

C、RNN不能处理序列输入

D、RNN不需要进行反向传播

答案：A

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12.【单选题】计算机视觉涉及的学科领域包括以下哪些？(1分)

A、计算机科学

B、数学

C、工程学

D、所有以上

答案：D

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13.【单选题】文本摘要任务的主要目标是什么？(1分)

A、识别文本中的关键词

B、生成文本的简短描述

C、对文本进行情感分析

D、对文本进行分类

答案：B

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14.【单选题】对于图像分类问题，以下哪个神经网络更适合解决这个问题?(1分)

A、感知器

B、循环神经网络

C、卷积神经网络

D、全连接神经网络

答案：C

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15.【单选题】强化学习中，“环境”所扮演的角色是什么？(1分)

A、提供奖励信号及观测状态

B、决定智能体的行为

C、定义智能体的学习目标

D、实现智能体的策略迭代

答案：A

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16.【单选题】在机器学习中，什么是“交叉验证”？(1分)

A、用同一个数据集训练和测试模型

B、用多个不同数据集训练和测试模型

C、将数据集分为训练集和测试集，多次进行训练和测试

D、用不同参数多次训练模型，选择最佳参数

答案：D

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17.【单选题】在深度学习中，什么是学习率（LearningRate）？(1分)

A、模型参数更新的步长

B、模型训练的时间

C、模型参数的数量

D、模型损失的阈值

答案：A

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18.【单选题】在机器学习中，批量归一化（BatchNormalizati