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试卷科目： 人工智能深度学习技术练习(习题卷8) 第1部分：单项选择题，共132题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。 1.[单选题]以下属于回归分析的损失函数的是（） A)交叉熵 B)均方误差 C)绝对值差 D)求和 答案:B 解析: 2.[单选题]在下列哪些应用中，我们可以使用深度学习来解决问题?D A)蛋白质结构预测 B)预测 C)来粒子的检测 D)所有这些 答案:D 解析: 3.[单选题]Neural Networks 简称NN,它是 A)卷积神经网络 B)标准神经网络 C)循环神经网络 D)RELU神经网络 答案:B 解析: 4.[单选题]下列选项中,( ) 模型一共分为八层,5个卷积层,3个全连接层 A)LeNet B)AlexNet C)VGG D)ResNet 答案:B 解析: 5.[单选题]在CNN图像处理过程中,尺寸为32X32的一幅图像,经过strides步长为1,填充padding为1,然后经3*3的卷积核 filter卷积处理后,输出的图像尺寸大小为?( ) A)28X28 B)14X14 C)30X30 D)32X32 答案:D 解析: 6.[单选题]在卷积神经网络计算中，已知输入特征层大小为32x32x64, 使用标准卷积计算，带偏置项，卷积核大小为 3*3，输出特征层数目为64，请问卷积层的参数个数为？() A)576 题卷 1/3 试卷科目： B)36928 C)640 D)36864 答案:B 解析: 7.[单选题]pytorch中数值一般是（）类型 A)int B)float C)bool D)time 答案:B 解析: 8.[单选题]属于百度飞桨的模型部署组件（）。 A)X2Paddle B)AutoDL C)VisualDL D)PaddleFL 答案:A 解析:难易程度：易题型： 9.[单选题]“( )(Face Feature Extraction)”是将一张人脸图像转化为一串固定长度的数值的过程。这个数值串被称 为“人脸特征(Face Feature)”,具有表征这个人脸特点的能力 A)人脸提特征 B)提特征 C)特征 D)特征扩展 答案:A 解析: 10.[单选题]Jupyter notebook双击D是什么快捷方式（）。 A)cell切换到Code模式 B)在当前cell的上面添加cell C)在当前cell的下面添加cell D)删除当前cell 答案:D 解析:难易程度：易题型： 11.[单选题]一个32X32大小的图像,通过步长为2,尺寸为2X2的池化运算后,尺寸变为 A)14X14 B)2X2 C)28X28 D)16X16 答案:D 解析: 12.[单选题]A=213321，B=122130，求AB（）。 A)876303579 B)876303579 C)876303579 题卷 2/3 试卷科目： D)876303579 答案:B 解析:难易程度：易题型： 13.[单选题]LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有( )层,即2层卷 积,2层池化,3层全连接,每一层都包含可训练参数(连接权重) A)5 B)7 C)8 D)16 答案:B 解析: 14.[单选题]在课堂中使用预测器对那个单位进行互相转换（） A)英里和海里 B)英里和千米 C)海里和千米 D)公里和千米 答案:B 解析:难易程度：易题型： 15.[单选题]交叉熵作为( )可以衡量p与q的相似性。 A)损失函数 B)激活函数 C)sigmoid函数 D)RELU函数 答案:A