深度學習工程師崗位招聘考試試卷及答案深度學習工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（10題，每題1分）1.解決深層網(wǎng)絡梯度消失問題的常用激活函數(shù)是______。2.分類任務中衡量預測概率與真實標簽差異的損失函數(shù)是______。3.谷歌開發(fā)的深度學習框架是______。4.同時考慮一階矩和二階矩的自適應優(yōu)化器是______。5.實現(xiàn)權(quán)重稀疏性的正則化方法是______。6.CNN中提取局部特征的核心層是______層。7.解決RNN長序列依賴的變種是______。8.GAN由生成器和______組成。9.圖像分類常用預訓練數(shù)據(jù)集是______。10.NLP中常用的詞嵌入模型是______。二、單項選擇題（10題，每題2分）1.以下哪個激活函數(shù)不適合深層網(wǎng)絡？A.ReLUB.SigmoidC.LeakyReLUD.ELU2.不屬于自適應學習率的優(yōu)化器是？A.AdamB.AdagradC.SGDD.RMSprop3.處理過擬合的方法不包括？A.增加數(shù)據(jù)量B.L2正則化C.增加模型復雜度D.早停法4.CNN卷積核的核心作用是？A.池化特征B.提取局部特征C.flatten特征D.全連接輸出5.RNN的主要問題是？A.計算效率低B.無法處理序列C.長序列梯度消失D.輸出維度固定6.Transformer的核心是？A.循環(huán)結(jié)構(gòu)B.卷積結(jié)構(gòu)C.自注意力機制D.池化結(jié)構(gòu)7.屬于生成模型的是？A.CNNB.RNNC.GAND.BERT8.遷移學習的核心是？A.重新訓練所有層B.復用預訓練參數(shù)C.只訓練輸出層D.隨機初始化9.模型部署常用壓縮方法是？A.增加參數(shù)B.量化C.增加數(shù)據(jù)D.調(diào)整學習率10.梯度消失的原因是？A.激活函數(shù)導數(shù)接近1B.導數(shù)接近0C.學習率過大D.數(shù)據(jù)量過少三、多項選擇題（10題，每題2分）1.深度學習常用框架包括？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Scikit-learn2.正則化方法包括？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.早停法3.CNN關(guān)鍵組件包括？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.循環(huán)層4.RNN變種包括？A.LSTMB.GRUC.TransformerD.CNN5.Transformer組成部分包括？A.編碼器B.解碼器C.自注意力層D.全連接層6.分類任務損失函數(shù)包括？A.交叉熵損失B.MSEC.對數(shù)損失D.Hinge損失7.過擬合原因包括？A.模型復雜度過高B.數(shù)據(jù)量過少C.正則化不足D.學習率過小8.模型加速方法包括？A.模型剪枝B.量化C.知識蒸餾D.增加隱藏層9.NLP預訓練模型包括？A.BERTB.GPTC.ResNetD.ViT10.計算機視覺任務包括？A.圖像分類B.目標檢測C.語義分割D.機器翻譯四、判斷題（10題，每題2分）1.ReLU輸入負區(qū)間梯度為0，不會梯度消失。（）2.SGD學習率固定，Adam是自適應學習率。（）3.L1正則化使權(quán)重稀疏，L2使權(quán)重趨近0。（）4.CNN少量數(shù)據(jù)即可訓練，無需大量標注。（）5.Transformer自注意力可并行計算，效率高于RNN。（）6.GAN中生成器和判別器交替訓練。（）7.Dropout訓練時丟棄神經(jīng)元，測試時不丟棄。（）8.BatchNormalization推理時用訓練的移動均值/方差。（）9.遷移學習只適用于CV，不適用于NLP。（）10.LSTM通過門控解決長序列梯度消失。（）五、簡答題（4題，每題5分）1.簡述ReLU激活函數(shù)的優(yōu)勢。2.解釋過擬合及常用避免方法。3.對比CNN和RNN處理序列數(shù)據(jù)的核心差異。4.簡述Transformer自注意力機制的核心思想。六、討論題（2題，每題5分）1.討論不同場景下如何選擇深度學習優(yōu)化器（如小數(shù)據(jù)集、大數(shù)據(jù)集）。2.討論遷移學習的應用價值及關(guān)鍵注意事項。---答案部分一、填空題答案1.ReLU2.交叉熵損失3.TensorFlow4.Adam5.L1正則化6.卷積7.LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡）8.判別器9.ImageNet10.Word2Vec（或BERT等合理即可）二、單項選擇題答案1.B2.C3.C4.B5.C6.C7.C8.B9.B10.B三、多項選擇題答案1.ABC2.ABCD3.ABC4.AB5.ABCD6.ACD7.ABC8.ABC9.AB10.ABC四、判斷題答案1.√2.√3.√4.×5.√6.√7.√8.√9.×10.√五、簡答題答案1.ReLU優(yōu)勢：①解決Sigmoid/Tanh梯度消失（正區(qū)間梯度為1）；②計算簡單，加速訓練；③稀疏激活（部分輸出0），減少冗余；④緩解過擬合（比飽和激活更穩(wěn)定）。2.過擬合：模型訓練集表現(xiàn)好、測試集差，過度擬合噪聲。避免方法：①數(shù)據(jù)增強；②L1/L2、Dropout正則化；③早停法；④降低模型復雜度；⑤遷移學習復用參數(shù)。3.CNNvsRNN：CNN用卷積核提取局部空間特征（適合圖像，并行計算）；RNN按序列順序維護隱藏狀態(tài)（適合文本/時序，串行易梯度消失）。4.自注意力核心：計算序列中每個元素與其他元素的相關(guān)性權(quán)重，加權(quán)求和得到新表示；通過Query（自身）、Key（其他元素）、Value（其他值）的相似度計算權(quán)重，捕捉長距離依賴，并行計算。六、討論題答案1.優(yōu)化器選擇：①小數(shù)據(jù)集/簡單模型：SGD（易調(diào)試）；②大數(shù)據(jù)集/復雜模型：Adam（自適應學習率，收斂快）；③序列模型（RNN）：RMSprop（處理非平穩(wěn)梯度）；④稀疏數(shù)據(jù)：Adagrad（自動調(diào)整低頻特征學習率）。注意：Adam易過擬合，需結(jié)合正則