2020年上海市高等學校信息技術水平考試試卷四級人工智能(視覺技術方向模擬卷)(本試卷考試時間150分鐘)一、單選題(本大題16道小題，每小題1分，共16分)，從下面題目給出的A、B、C、D四個可供選擇的答案中選擇一個正確答案。1.在回歸模型中，下列 在權衡欠擬合和過擬合中影響最大。A.多項式階數(shù)B.更新權重w時，使用的是矩陣求逆還是梯度下降C.使用常數(shù)項D.增加數(shù)據(jù)量.A和B分別代表兩個事件，如果P(A,B)降低，同時P(A)上升，―是正確的。A.P(B|A)降低B.P(A|B)降低C.P⑻降低D.P(B)上升.癌癥檢查數(shù)據(jù)樣本有10000個，其中10個數(shù)據(jù)祥本是有癌癥，其它是無癌癥。假設分類模型在無癌癥數(shù)據(jù)9990中預測正確了9980個，在10個癌癥數(shù)據(jù)中預測正確了9個，此時真陽=9,真陰=9980，假陽=10，假陰=1。則該分類模型的F1-score為—。A.62.07%B.99.89%C.47.36%D.76.27%.在測試一假設h時，發(fā)現(xiàn)在一包含n=1000個隨機抽取樣例的樣本s上，它出現(xiàn)r=300個錯誤，計算errors(h)的標準差為。A.0.0145B.0.145C.1.45D.14.55,下表為某訓練集數(shù)據(jù)，其中X1，X2為特征，Y為分類標記，則使用該訓練集學習到的樸素貝葉斯分類器對x=(1,M)的分類結(jié)果為。B.1C.不確定D.0和1都有可能6.關于主成分分析算法，以下步驟 是錯誤的。A.對所有樣本進行去中心化B.計算樣本的協(xié)方差矩陣C.對協(xié)方差矩陣做特征值分解D.取最大的低維空間維數(shù)特征值所對應的特征向量輸出投影矩陣.四個點坐標為(1,1)，(1,0)，(-1,-1)，(-1,0)，用SVM分類的決策邊界是 。A.x=0.y=xC.y=-xD.y=08.在大數(shù)據(jù)集上訓練決策樹，為減少訓練時間，可使用以下 方法。A.減少樹的深度B.增加樹的深度C.增加學習率D.減少樹的數(shù)量9.關于偏差和方差，以下說法不正確的是 。A.如果能保證或驗證一批訓練集來自同一個分布，算法在這批訓練集上的學習結(jié)果會是一致的B.偏差-方差分解試圖對學習算法的期望泛化錯誤率進行拆解C.泛化誤差可以分解為偏差、方差和噪聲之和D.方差與偏差通常是有沖突的，其中方差刻畫數(shù)據(jù)擾動造成的影響，偏差刻畫的是學習算法本身的擬合能力10.下列哪個神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)會發(fā)生權重共享 。A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡D.全連接神經(jīng)網(wǎng)絡11. 不是雙目立體視覺中的重要步驟。A.圖像濾波B.立體匹配C.相機標定D.圖像校正12.圖像的邊緣以及其他灰度突變與 相關。A.高頻分量B.低頻分量C.具有高頻和其他突變的邊緣，灰度具有低頻分量D.低頻邊緣和其他灰度突變的高頻分量13.BatchNorm層對于inputbatch會統(tǒng)計出mean和variance用于計算EMA。如果inputbatch的shape為(B,C,H,W)，統(tǒng)計出的mean和variance的shape為。TOC\o"1-5"\h\zA.1* C * 1 * 1B.B* 1 * 1 * 1C.B* C * 1 * 1D.1* 1 * 1 * 1.梯度下降算法的正確步驟是 。a.計算預測值和真實值之間的誤差b.重復迭代，直至得到網(wǎng)絡權重的最佳值c.把輸入傳入網(wǎng)絡，得到輸出值d.用隨機值初始化權重和偏差e.對每一個產(chǎn)生誤差的神經(jīng)元，調(diào)整相應的(權重)值以減小誤差A.dcaebB.dacebC.dceabD.daecb.在訓練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡時，不同最優(yōu)化方式，如SGD，ADAM下列說法中正確的是。A.相同超參數(shù)數(shù)量情況下，比起自適應的學習率調(diào)整方式，SGD加手動調(diào)節(jié)通常會取得更好效果B.在實際場景下，應盡量使用ADAM，避免使用SGDC.同樣的初始學習率情況下，ADAM的收斂速度總是快于SGD方法D.同樣的初始學習率情況下，ADAM比SGD容易過擬合16.在訓練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡時，不同最優(yōu)化方式,如SGD，ADAM下列說法中正確的是。A.相同超參數(shù)數(shù)量情況下，比起自適應的學習率調(diào)整方式，SGD加手動調(diào)節(jié)通常會取得更好效果B.在實際場景下，應盡量使用ADAM，避免使用SGDC.同樣的初始學習率情況下，ADAM的收斂速度總是快于SGD方法D.同樣的初始學習率情況下，ADAM比SGD容易過擬合二、多選題（本大題6道小題，每小題2分，共12分），從下面題目給出的A、B、C、D四個可供選擇的答案中選擇所有正確答案。1.關于樸素貝葉斯分類方法描述正確的有 。A.需要計算先驗概率B.對缺失數(shù)據(jù)敏感C.對小規(guī)模的數(shù)據(jù)表現(xiàn)很好D.算法成立的前提是假設各屬性之間互相獨立2.正則化能處理過擬合的原因是 。A.懲罰了模型的復雜度，避免模型過度學習訓練集，提高泛化能力B.正則項降低了每一次系數(shù)w更新的步伐，使參數(shù)更小，模型更簡單C.正則化使得訓練集和測試集數(shù)據(jù)分布更為接近，因而避免了在訓練集上過擬合D.貝葉斯學派的觀點，認為加入了先驗分布（l1拉普拉斯分布，l2高斯分布），減少參數(shù)的選擇空間.通過監(jiān)督學習進行二分類模型訓練過程中，可能會遇到正負樣本分布不均的情況（比如正樣本有50萬但是負樣本有100萬），下列 方法可以進行恰當處理。A.將所有的數(shù)據(jù)加入訓練集，充分利用所有數(shù)據(jù)B.從100萬負樣本中隨機抽取50萬C.正樣本權重設置為2,負樣本權重設置為1D.復制兩份正樣本參與到訓練中去.是Lucas-Kanade（LK）光流法的基本假設。A.空間一致.恒定亮度C.時間連續(xù)D.劇烈運動5.RANSAC算法經(jīng)常用于計算機視覺中，下列關于RANSAC算法的說法正確的是。A.RANSAC是"RANdomSAmpleConsensus（隨機抽樣一致）”的縮寫B(tài).RANSAC算法是一種不確定性算法，有可能得不到合理的結(jié)果C.RANSAC算法中假設的inliers是符合模型的D.RANSAC算法中假設的outliers不是符合模型的6.以下深度學習常用的激活函數(shù)中，保留副半軸激活值的有 。A.TanhB.PReLUC.SwishD.ELU三、是非題（本大題15道小題，每小題1分，共15分），從下面題目給出的兩個可供選擇的答案中選擇一個正確答案。1.如果決策樹對訓練集擬合不足，通過縮放輸入特征可以有效改善。A.正確B.錯誤2.Boosting和Bagging都是組合多個分類器投票的方法，二者都是根據(jù)單個分類器的正確率決定其權重。A.正確B.錯誤3.如果兩個變量的Pearson相關性系數(shù)為零，則它們不相關。A.正確B.錯誤4.當不知道數(shù)據(jù)所帶標簽時，可以使用分類技術促使帶同類標簽的數(shù)據(jù)與帶其他標簽的數(shù)據(jù)相分離。A.正確B.錯誤5.回歸問題和分類問題都有可能發(fā)生過擬合。A.正確B.錯誤6.向量x=[1,2,3,4,-9,0]的L1范數(shù)是1。A.正確B.錯誤.神經(jīng)網(wǎng)絡中激活函數(shù)引入了非線性。A.正確.錯誤8.參數(shù)化的方法可以使得類條件概率估計簡化，但是估計結(jié)果的準確性嚴重依賴于所假設的概率分布形式是否符合真實數(shù)據(jù)分布。A.正確.正確假設我們有三個簇中心^1=[1;2]，u2=[-3;0];，P3=[4;2]。止匕外，我們還有一個訓練示例x(i)=[-2;1]。則在一個集群分配步驟之后，c(i)將會是2。A.正確B.錯誤10.評價規(guī)則優(yōu)劣的標準應該優(yōu)先考慮規(guī)則準確率，同時考慮覆蓋樣例數(shù)和屬性次序。A.正確B.錯誤.一個跨度比較大的灰度圖像具有較低的動態(tài)范圍，而暗淡的灰度圖具有較高的動態(tài)范圍。A.正確B.錯誤.直方圖均衡是一種全局運算，圖像的二值化是一種局部運算。A.正確B.錯誤.在小波變換的步驟中，圖像被連續(xù)地分割成更小的區(qū)域。A.正確B.錯誤.MobileNet采用了深度可分離卷積卷積結(jié)構(gòu)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的卷積方式。A.正確B.錯誤.一個常見的提高生成對抗網(wǎng)絡（GAN）訓練速度的方法是，每訓練一次判別器中的參數(shù)，訓練k（k三1）次生成器。A.正確B.錯誤四、操作題素材、樣張、KS目錄均在zip文件中，可雙擊此圖標41A.ziP打開以下第（一）題（案例應用題）題目請在文件""C：\KS\人工智能-計算機視覺-答題紙.docx”中作答?。ㄒ唬?、案例應用題（共20分）高空拋物具有非常大的危險性，由高空拋物引發(fā)的惡性案件近年來居高不下，因此國家和地方政府紛紛針對高空拋物行為進行專項立法。如何獲取高空拋物的相關證據(jù)是目前該類型案件中的難點?；谝曨l監(jiān)控系統(tǒng)的解決方案是目前較為可靠的證據(jù)來源和預防手段。因此，融入41技術的智能視頻分析系統(tǒng)越來越受到關注。.請簡述高空拋物智能識別統(tǒng)主要由那幾個主要模塊組成，每個模塊的功能是什么？（滿