编程知识比拼第二十六场丨编程考试

2023-12-24 03:08

本文主要是介绍编程知识比拼第二十六场丨编程考试,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

上期考试答案及解析:

1、下面哪些为常见激活函数?(多选题)

A、Sigmoid

B、Leaky ReLu

C、Tanh

D、Exponential

答案:A、B、C

2、迁移学习有哪种方法(多选题)

A、只训练分类器

B、全网随机化初始参数并训练

C、在已训练好的网络参数基础上进行微调

D、先训练分类器,再全网微调

答案:A、C、D

解析:A、假设卷积神经网络已经很好的学习到特征提取了,可以直接进行分类器学习;B、这个等于从头开始训练,失去了迁移训练的优势;C、是一种常用的迁移学习方法,用较小的学习数率训练;D、是一种常用的迁移学习方法,先高速度学习分类器,然后逐渐把前面几层加进来,用比较低的学习速率慢慢调整。

3、下面哪一项是VGG网络的缺点?(单选题)

A、使用了更小的3*3卷积核,和更深的网络

B、在VGGNet的卷积结构中,引入1*1的卷积核

C、采用了Multi-Scale的方法来训练和预测

D、使用了更多的参数

答案:D

解析:A 、是优点.使用了更小的3*3卷积核,和更深的网络。这样一方面可以有更少的参数,另一方面拥有更多的非线性变换,增加了CNN对特征的学习能力;B、是优点.在VGGNet的卷积结构中,引入1*1的卷积核,在不影响输入输出维度的情况下,引入非线性变换,增加网络的表达能力,降低计算量;C、是优点、采用了Multi-Scale的方法来训练和预测,缓解模型过拟合,提升预测准确率;D、是缺点,VGG使用了更多的参数,其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层,因为VGG是有3个全连接层的,因此耗费更多计算资源。

4、MLP输入有3个特征,一个隐藏层(3个神经元),输出层1个神经元,其需要训练的参数有多少?(单选题)

A、10

B、12

C、16

D、20

答案:C

解析:3*(3+1)+1*(3+1)=12+4=16

5、CNN技术只适用于图像处理任务中。(单选题)

A、正确

B、错误

答案:B

解析:卷积计算可以帮助快速提取图像中的轮廓信息,也可以应用于结构数据中的特征提取。

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今日考试

本次考试共5道题,每题20分,共100分,考试时间30分钟。

本期考试答案及解析将在评论区公布,大家注意核对哦

大家把答案写在评论区,比如:ABCD...,先给出答案者视为先交卷,同等分数先交卷者排名优先。

1、深度学习项目开发的大体流程是?(单选题)

A、任务和模型定义,数据处理与特征工程,模型搭建与训练

B、任务和模型定义,模型搭建与训练,模型测试与优化、数据处理与特征工程

C、任务和模型定义,数据处理与特征工程,模型搭建与训练,模型测试与优化

D、数据处理与特征工程,模型搭建与训练,任务和模型定义,模型测试与优化

2、一张10*10的图片,在其四周进行1个像素填充后,其尺寸为多少?(单选题)

A、11*11

B、12*12

C、13*13

D、13*13

3、列表中的元素只能是整数、浮点数、字符串类型。(单选题)

A、正确

B、错误

4、对于下面的操作,结果是什么? 

>>> s = "hello world" 

>>> s[::-2](单选题)

A、drwolh'

B、dlrow olleh'

C、抛出异常

D、hlowrd'

5、以下说法是否正确:为了解决梯度消失/爆炸问题,Inception结构被开发和应用在深度卷积神经网络中。(单选题)

A、正确

B、错误

tips:正确答案及解析小C会在下次考试中给出,本次考试小C老师只打分,希望小伙伴们认真对待,把答案写在下方评论区。

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