飛槳深度學(xué)習(xí)框架及應(yīng)用知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院

飛槳深度學(xué)習(xí)框架及應(yīng)用知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院第一章單元測試

機(jī)器學(xué)習(xí)主要是研究如何使用計(jì)算機(jī)來模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動(dòng)的科學(xué)。以下哪項(xiàng)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的主要任務(wù)？（）

A:預(yù)測建模B:數(shù)據(jù)可視化C:數(shù)據(jù)分析D:模式識別

答案:數(shù)據(jù)可視化在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪種算法通常用于分類問題？（）

A:聚類B:主成分分析（PCA）C:線性回歸D:支持向量機(jī)（SVM）

答案:支持向量機(jī)（SVM）以下哪些屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用場景？（）

A:市場細(xì)分B:股票價(jià)格預(yù)測C:圖像識別D:社交網(wǎng)絡(luò)分析E:異常檢測

答案:圖像識別；社交網(wǎng)絡(luò)分析；異常檢測強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其中智能體（agent）通過與環(huán)境交互并接收獎(jiǎng)勵(lì)信號來學(xué)習(xí)最佳行為策略。這種說法是否正確？（）

A:錯(cuò)B:對

答案:對機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都屬于人工智能領(lǐng)域研究范疇。（）

A:對B:錯(cuò)

答案:對

第二章單元測試

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）中，哪一層負(fù)責(zé)從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征表示？（）

A:隱藏層B:所有層C:輸入層D:輸出層

答案:隱藏層在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，以下哪種方法可以用來防止過擬合？（）

A:減少隱藏層神經(jīng)元數(shù)量B:增加隱藏層數(shù)量C:提高學(xué)習(xí)率D:早期停止訓(xùn)練

答案:早期停止訓(xùn)練下列哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程？（）

A:批量歸一化B:梯度下降法C:反向傳播算法D:正則化

答案:批量歸一化；梯度下降法；反向傳播算法；正則化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的性能總是隨著隱藏層數(shù)量的增加而提高。（）

A:錯(cuò)B:對

答案:錯(cuò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又叫全連接層網(wǎng)絡(luò)。（）

A:對B:錯(cuò)

答案:對

第三章單元測試

CNN中，卷積層的主要作用是什么？（）

A:實(shí)現(xiàn)分類功能B:增加特征圖的維度C:減少參數(shù)數(shù)量D:提取局部特征

答案:提取局部特征在訓(xùn)練CNN模型時(shí)，以下哪種方法可以用來防止過擬合？（）

A:增加卷積層的數(shù)量B:使用Dropout技術(shù)C:提高學(xué)習(xí)率D:減少池化層的數(shù)量

答案:使用Dropout技術(shù)以下哪些操作是CNN中常見的正則化方法？（）

A:L2正則化B:DropoutC:批量歸一化（BatchNormalization）D:L1正則化

答案:L2正則化；Dropout；批量歸一化（BatchNormalization）；L1正則化CNN模型中的全連接層通常用于將卷積層提取的特征圖轉(zhuǎn)化為具體的類別輸出。（）

A:錯(cuò)B:對

答案:對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。（）

A:錯(cuò)B:對

答案:對

第四章單元測試

飛槳（PaddlePaddle）是哪個(gè)公司推出的深度學(xué)習(xí)平臺？（）

A:阿里巴巴B:騰訊C:百度D:華為

答案:百度飛槳高層API中，用于定義模型的類是？（）

A:paddle.ModelB:paddle.LayerC:paddle.SequentialD:

答案:在飛槳中，以下哪個(gè)API用于數(shù)據(jù)的加載和預(yù)處理？（）

A:paddle.preprocessingB:paddle.io.DatasetC:paddle.dataD:paddle.vision.transforms

答案:paddle.io.Dataset飛槳框架支持以下哪些應(yīng)用場景？（）

A:自動(dòng)駕駛B:圖像處理C:自然語言處理D:語音識別

答案:自動(dòng)駕駛；圖像處理；自然語言處理；語音識別在使用飛槳進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪些步驟是必要的？（）

A:模型評估B:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備C:模型定義D:損失函數(shù)和優(yōu)化器設(shè)置

答案:模型評估；數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；模型定義；損失函數(shù)和優(yōu)化器設(shè)置飛槳提供了豐富的預(yù)訓(xùn)練模型，用戶可以直接下載使用而無需自己訓(xùn)練。（）

A:錯(cuò)B:對

答案:對飛槳的API設(shè)計(jì)遵循簡潔易用的原則，使得用戶能夠更快速地構(gòu)建和部署深度學(xué)習(xí)模型。（）

A:錯(cuò)B:對

答案:對

第五章單元測試

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)概念指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)很好，但在未知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳？（）

A:正則化B:欠擬合C:梯度消失D:過擬合

答案:過擬合下列哪些選項(xiàng)是深度學(xué)習(xí)常見的應(yīng)用領(lǐng)域？（）

A:數(shù)據(jù)庫管理B:圖像識別C:推薦系統(tǒng)D:自然語言處理

答案:圖像識別；推薦系統(tǒng)；自然語言處理在使用飛槳（PaddlePaddle）進(jìn)行深度學(xué)習(xí)時(shí)，以下哪些步驟通常包含在模型訓(xùn)練過程中？（）

A:優(yōu)化器設(shè)置B:模型定義C:數(shù)據(jù)預(yù)處理D:損失函數(shù)選擇

答案:優(yōu)化器設(shè)置；模型定義；數(shù)據(jù)預(yù)處理；損失函數(shù)選擇深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，損失函數(shù)的作用是衡量模型