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必威体育精装版人工智能训练师考试《计算机视觉》技能题库试题及答案

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一、单选题(共10题)

1.在计算机视觉中，卷积神经网络（CNN）主要解决什么问题？()

A.数据降维

B.图像分类

C.文本摘要

D.语音识别

2.以下哪种激活函数在深度学习中被广泛应用？()

A.Sigmoid

B.Tanh

C.ReLU

D.Softmax

3.在图像分割任务中，哪种网络结构通常效果较好？()

A.卷积神经网络（CNN）

B.循环神经网络（RNN）

C.生成对抗网络（GAN）

D.自编码器

4.在训练卷积神经网络时，哪种正则化方法有助于防止过拟合？()

A.数据增强

B.Dropout

C.L1正则化

D.L2正则化

5.在图像识别任务中，以下哪种损失函数通常用于多分类问题？()

A.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）

B.指数损失（ExponentialLoss）

C.平方损失（MeanSquaredError）

D.对数损失（LogLoss）

6.在深度学习中，以下哪种技术用于提高模型的泛化能力？()

A.数据增强

B.增加模型复杂度

C.减少训练数据

D.减少模型参数

7.以下哪种技术用于解决深度学习中的梯度消失问题？()

A.激活函数优化

B.梯度下降优化

C.BatchNormalization

D.使用较小的网络

8.在计算机视觉中，什么是特征提取？()

A.从图像中识别物体

B.从图像中提取有用的信息

C.将图像转换为数值表示

D.计算图像的像素值

9.在深度学习中，什么是超参数？()

A.需要训练得到的参数

B.模型结构的参数

C.对模型性能有重大影响的参数

D.模型训练过程中的临时参数

10.在深度学习模型训练中，什么是过拟合？()

A.模型对训练数据拟合得很好，但对测试数据拟合得不好

B.模型对训练数据和测试数据都拟合得很好

C.模型不能对任何数据拟合

D.模型训练时间过长

二、多选题(共5题)

11.以下哪些是计算机视觉中的特征提取方法？()

A.卷积神经网络

B.主成分分析

C.K-means聚类

D.频率域变换

E.支持向量机

12.以下哪些是深度学习中常用的优化算法？()

A.梯度下降法

B.Adam优化器

C.动量优化器

D.随机梯度下降

E.共轭梯度法

13.以下哪些是图像分割任务的常见技术？()

A.基于阈值的分割

B.区域生长分割

C.边界检测分割

D.图割算法

E.全局优化方法

14.以下哪些是计算机视觉中用于度量图像相似度的方法？()

A.求和绝对差（SSD）

B.欧氏距离

C.余弦相似度

D.结构相似性指数（SSIM）

E.交叉熵

15.以下哪些是深度学习中用于正则化的技术？()

A.Dropout

B.L1正则化

C.L2正则化

D.BatchNormalization

E.数据增强

三、填空题(共5题)

16.计算机视觉中，通过卷积层对图像进行局部特征的提取，卷积核的尺寸通常为__x__。

17.在深度学习模型中，为了防止过拟合，常常使用__技术__来减少模型复杂度。

18.图像分割技术中，基于阈值的分割方法通常使用__方法__来将图像划分为前景和背景。

19.在卷积神经网络中，通过__激活函数__为网络引入非线性，使模型能够学习更复杂的特征。

20.在计算机视觉中，为了提高模型的鲁棒性，常常使用__数据增强__技术来增加训练数据的多样性。

四、判断题(共5题)

21.在卷积神经网络中，每个卷积层都需要使用相同的卷积核。()

A.正确B.错误

22.数据增强技术只能在训练阶段使用。()

A.正确B.错误

23.在图像分割任务中，边界检测是一种比基于阈值的方法更高级的技术。()

A.正确B.错误

24.深度学习模型在训练过程中，增加更多的神经元和层会增加模型的性能。()

A.正确B.错误

25.在计算机视觉中，所有的图像分割任务都可以使用深度学习技术来解决。()

A.正确B.错误

五、简单题(共5题)

26.请简要介绍卷积神经网络（CNN）在计算机视觉中的应用及其优势。

27.什么是数据增强？它对深度学习