人工智能通识基础 练习题

判断题 1分

梯度下降算法的核心是 “逐步调整参数以逼近最优解”。

1. A对
2. B错

判断题 1分

分类任务的标签必须是数值型。

1. A对
2. B错

判断题 1分

决策树模型不会出现过拟合现象。

1. A对
2. B错

判断题 1分

线性回归和逻辑回归的损失函数类型相同。

1. A对
2. B错

判断题 1分

增加训练数据量是缓解过拟合的有效方法。

1. A对
2. B错

填空题 3分

常见的机器学习任务回归，分类，______。

填空题 3分

梯度下降算法是一种优化算法，它通过计算梯度调整模型参数，______的大小会影响收敛速度。

填空题 3分

梯度下降算法的三要素是损失函数、学习率和______。

填空题 3分

回归任务的评价指标有均方误差|MSE、平均绝对误差|MAE 和______。

填空题 3分

过拟合的应对方法包括增加训练数据、简化模型结构和______。

填空题 3分

逻辑回归模型的输出通过Sigmoid函数转换为概率值，最终判断为______ 类。

判断题 1分

深度学习技术的提出是为了解决深度神经网络训练碰到的困难。

1. A对
2. B错

判断题 1分

卷积神经网络只能以图像作为输入。

单选题 2分

下面对卷积神经网络的描述不正确的是

1. A是一种端到端学习的方法
2. B训练中采用反向传播算法
3. C是一种非监督学习方法
4. D训练中可使用数据增强技术

单选题 2分

在卷积神经网络中，下面哪个作用是池化（pooling）层所完成的

1. A下采样
2. B图像增强
3. C图像载剪
4. D上采样

判断题 1分

无监督学习的过程中完全不需要使用标签信息。

1. A对
2. B错

单选题 2分

下列哪一个是深度学习模型最常用的激活函数？

1. A阈值激活函数
2. B以e为底的指数函数
3. CTanh 函数
4. DReLU函数

判断题 1分

卷积神经网络相比于全连接网络，能够有效减少网络参数。

1. A对
2. B错

单选题 2分

下面对循环神经网络的描述不正确的是

1. A训练过程中不存在梯度消失的问题
2. B每个时刻的状态不仅依赖当前时刻输入，还依赖上一时刻的状态
3. CLSTM 是其中一种典型模型
4. D训练过程中采用反向传播算法

多选题 2分

以下哪些因素是深度学习取得成功的重要原因？

1. A大数据
2. B算法
3. C算力
4. D端到端训练