飞桨深度学习框架及应用知到智慧树章节测试课后答案2024年秋深圳信息职业技术学院

飞桨深度学习框架及应用知到智慧树章节测试课后答案2024年秋深圳信息职业技术学院第一章单元测试

机器学习主要是研究如何使用计算机来模拟或实现人类学习活动的科学。以下哪项不属于机器学习的主要任务？（）

A:预测建模B:数据可视化C:数据分析D:模式识别

答案:数据可视化在监督学习中，以下哪种算法通常用于分类问题？（）

A:聚类B:主成分分析（PCA）C:线性回归D:支持向量机（SVM）

答案:支持向量机（SVM）以下哪些属于无监督学习的常见应用场景？（）

A:市场细分B:股票价格预测C:图像识别D:社交网络分析E:异常检测

答案:图像识别；社交网络分析；异常检测强化学习是一种机器学习方法，其中智能体（agent）通过与环境交互并接收奖励信号来学习最佳行为策略。这种说法是否正确？（）

A:错B:对

答案:对机器学习和深度学习都属于人工智能领域研究范畴。（）

A:对B:错

答案:对

第二章单元测试

深度神经网络（DNN）中，哪一层负责从输入数据中学习特征表示？（）

A:隐藏层B:所有层C:输入层D:输出层

答案:隐藏层在训练深度神经网络时，以下哪种方法可以用来防止过拟合？（）

A:减少隐藏层神经元数量B:增加隐藏层数量C:提高学习率D:早期停止训练

答案:早期停止训练下列哪些技术可以用于优化深度神经网络的训练过程？（）

A:批量归一化B:梯度下降法C:反向传播算法D:正则化

答案:批量归一化；梯度下降法；反向传播算法；正则化深度神经网络（DNN）的性能总是随着隐藏层数量的增加而提高。（）

A:错B:对

答案:错深度神经网络又叫全连接层网络。（）

A:对B:错

答案:对

第三章单元测试

CNN中，卷积层的主要作用是什么？（）

A:实现分类功能B:增加特征图的维度C:减少参数数量D:提取局部特征

答案:提取局部特征在训练CNN模型时，以下哪种方法可以用来防止过拟合？（）

A:增加卷积层的数量B:使用Dropout技术C:提高学习率D:减少池化层的数量

答案:使用Dropout技术以下哪些操作是CNN中常见的正则化方法？（）

A:L2正则化B:DropoutC:批量归一化（BatchNormalization）D:L1正则化

答案:L2正则化；Dropout；批量归一化（BatchNormalization）；L1正则化CNN模型中的全连接层通常用于将卷积层提取的特征图转化为具体的类别输出。（）

A:错B:对

答案:对卷积神经网络一般用于计算机视觉领域。（）

A:错B:对

答案:对

第四章单元测试

飞桨（PaddlePaddle）是哪个公司推出的深度学习平台？（）

A:阿里巴巴B:腾讯C:百度D:华为

答案:百度飞桨高层API中，用于定义模型的类是？（）

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

答案:在飞桨中，以下哪个API用于数据的加载和预处理？（）

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

答案:paddle.io.Dataset飞桨框架支持以下哪些应用场景？（）

A:自动驾驶B:图像处理C:自然语言处理D:语音识别

答案:自动驾驶；图像处理；自然语言处理；语音识别在使用飞桨进行模型训练时，以下哪些步骤是必要的？（）

A:模型评估B:数据准备C:模型定义D:损失函数和优化器设置

答案:模型评估；数据准备；模型定义；损失函数和优化器设置飞桨提供了丰富的预训练模型，用户可以直接下载使用而无需自己训练。（）

A:错B:对

答案:对飞桨的API设计遵循简洁易用的原则，使得用户能够更快速地构建和部署深度学习模型。（）

A:错B:对

答案:对

第五章单元测试

在机器学习中，以下哪个概念指的是模型在训练数据上的表现很好，但在未知数据上表现不佳？（）

A:正则化B:欠拟合C:梯度消失D:过拟合

答案:过拟合下列哪些选项是深度学习常见的应用领域？（）

A:数据库管理B:图像识别C:推荐系统D:自然语言处理

答案:图像识别；推荐系统；自然语言处理在使用飞桨（PaddlePaddle）进行深度学习时，以下哪些步骤通常包含在模型训练过程中？（）

A:优化器设置B:模型定义C:数据预处理D:损失函数选择

答案:优化器设置；模型定义；数据预处理；损失函数选择深度学习模型训练时，损失函数的作用是衡量模型