《人工智能算法场景化》培训测试题
1.下列哪一个不是深度学习领域常用算法模型（）
A：逻辑回归(正确答案)
B：卷积网络
C：递归网络
D：贝叶斯网络
2.下列哪一项是sigmoid激活函数主要特点（）
A：非对称结构
B：输出全为负值
C：输出全为正值(正确答案)
D：输出值全部大于1
3.下列哪一项不是神经网络模型的优势（）
A：迭代速度非常快(正确答案)
B：准确率相对较高
C：可以完成多标签任务
D：更适合处理图像数据
4.卷积神经网络主要应用于哪种类型数据（）
A：语音数据
B：文本数据
C：图像数据(正确答案)
D：数值类型数据
5.递归神经网络主要应用于哪种类型数据（）
A：语音数据
B：图像数据
C：文本数据(正确答案)
D：数值类型数据
6.下列哪一项不是神经网络中过拟合解决方案（）A:drop-out
B：正则化
C：加入更多的神经元(正确答案)
D：减少神经元数量
7.过拟合现象主要会对模型结果产生什么样的影响A：训练集上表现很差
B：验证集上效果很差
C：测试集上表现很差(正确答案)
D：上述3种数据集中效果相同
8.下列对卷积神经网络描述正确的是（）
A：只能处理图像数据
B：只能在网络中使用卷积层
C：池化层只能添加一层
D：可以加入全连接层(正确答案)
9.下列哪一项不是卷积神经网络的优势（）
A：速度相比传统神经网络较快
B：参数共享
C：所需参数数量大幅增大(正确答案)
D：可以提取出更多的特征图
10.下列哪一项不是卷积神经网络的典型代表（）A:ALEXNET
B:LSTM(正确答案)
C:VGG
D:resnet
11.下列哪一项不是卷积神经网络的应用（）
A：图像识别
B：物体检测
C：人脸识别
D：机器翻译(正确答案)
12.下列哪一项不是递归神经网络的应用（）
A：物体检测(正确答案)
B：文本分析
C：时间序列
D：机器学习
13.下列哪一项不是递归神经网络所需的模块（）A：全连接层
B：激活函数
C:drop-out
D：池化层(正确答案)
14.传统递归神经网络（RNN）主要问题是（）A：过拟合
B：迭代速度
C：没有记忆与遗忘控制单元(正确答案)
D：无法处理矩阵数据
15.下列哪一项不是自然语言处理中常用模型（）A:LSTM
B:word2vec
C:SVM(正确答案)
D:LDA主题模型
16.下列哪一项不是计算机视觉中常用模型（）A:CNN
B:Resnet
C:word2vec(正确答案)
D:VGG
17.下列哪种模型不适合处理时间序列数据（）A：卷积网络
正则化描述正确的是
B：聚类算法(正确答案)
C：递归网络
D：序列网络
18.下列哪一项不是文本预处理中常用方法（）A：去停用词
B:tf-idf
C:drop-out(正确答案)
D:word2vec
19.下列哪一项不是激活函数（）
A:batch normalization(正确答案)
B:sigmoid
C:relu
D:tanh
20.关于卷积层，下列说法错误的是（）
A：用于提取特征
B：可以得到多个特征图
C：不需要指定卷积核大小(正确答案)
D：卷积核参数共享

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