商湯科技校招面筆試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種算法不屬于深度學(xué)習(xí)算法？A.SVMB.CNNC.RNND.GAN2.圖像識別中常用的特征提取方法是？A.PCAB.HOGC.KNND.ID33.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)不包括？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.LDA4.以下哪個不是常見的數(shù)據(jù)集？A.CIFAR-10B.MNISTC.SVHND.SQL5.以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用廣泛？A.AdaBoostB.AdamC.K-meansD.Apriori6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層的作用是？A.降維B.特征提取C.分類D.聚類7.自然語言處理中，用于詞向量表示的方法是？A.TF-IDFB.Word2VecC.PageRankD.Dijkstra8.以下哪個是目標(biāo)檢測算法？A.ResNetB.YOLOC.VGGD.Inception9.深度學(xué)習(xí)中防止過擬合的方法不包括？A.DropoutB.L1正則化C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)10.以下哪種編程語言在深度學(xué)習(xí)中使用最多？A.JavaB.PythonC.C++D.Ruby多項選擇題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)框架有哪些？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.Scikit-learn2.圖像預(yù)處理的方法包括？A.歸一化B.裁剪C.旋轉(zhuǎn)D.模糊處理3.以下屬于強化學(xué)習(xí)算法的有？A.Q-learningB.A3CC.DQND.SGD4.自然語言處理的任務(wù)有？A.機器翻譯B.文本分類C.情感分析D.圖像生成5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層6.深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)有？A.均方誤差損失B.交叉熵損失C.Huber損失D.絕對誤差損失7.可以用于數(shù)據(jù)降維的方法有？A.PCAB.LDAC.t-SNED.K-means8.計算機視覺的應(yīng)用場景包括？A.人臉識別B.自動駕駛C.醫(yī)學(xué)影像分析D.語音識別9.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法正確的有？A.可以自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)C.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越復(fù)雜越好D.對硬件要求較高10.優(yōu)化算法的作用有？A.加快模型收斂速度B.提高模型泛化能力C.降低損失函數(shù)值D.增加模型復(fù)雜度判斷題（每題2分，共10題）1.深度學(xué)習(xí)只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化層可以減少參數(shù)數(shù)量。（）3.自然語言處理中，TF-IDF可以直接用于詞向量表示。（）4.強化學(xué)習(xí)中智能體的目標(biāo)是最大化累積獎勵。（）5.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)一定會提高模型的性能。（）6.所有的深度學(xué)習(xí)模型都需要進行訓(xùn)練。（）7.梯度消失問題只存在于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。（）8.目標(biāo)檢測算法可以同時完成目標(biāo)定位和分類。（）9.深度學(xué)習(xí)中，模型的泛化能力越強越好。（）10.機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是完全不同的概念，沒有關(guān)聯(lián)。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的工作原理。2.什么是過擬合，如何解決過擬合問題？3.簡述自然語言處理中詞向量的作用。4.解釋強化學(xué)習(xí)中的智能體和環(huán)境。討論題（每題5分，共4題）1.討論深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。2.談?wù)勀銓τ嬎銠C視覺未來發(fā)展方向的看法。3.分析自然語言處理技術(shù)在智能客服中的應(yīng)用優(yōu)勢和不足。4.探討如何在實際項目中選擇合適的深度學(xué)習(xí)框架。答案單項選擇題1.A2.B3.D4.D5.B6.B7.B8.B9.D10.B多項選擇題1.ABC2.ABCD3.ABC4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABD10.ABC判斷題1.×2.√3.×4.√5.×6.√7.×8.√9.√10.×簡答題1.CNN通過卷積層提取圖像特征，池化層降維，全連接層分類。卷積核在圖像上滑動卷積，池化層對特征圖下采樣，最后全連接層輸出分類結(jié)果。2.過擬合是模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)好，測試集差。解決方法有增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、正則化、Dropout、早停等。3.詞向量將詞表示為向量，能捕捉詞的語義信息，便于計算機處理，可用于文本分類、機器翻譯等任務(wù)。4.智能體在環(huán)境中執(zhí)行動作，根據(jù)環(huán)境反饋的獎勵調(diào)整策略，目標(biāo)是最大化累積獎勵。環(huán)境是智能體交互的外部世界。討論題1.前景：輔助診斷、醫(yī)學(xué)影像分析等。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)隱私、標(biāo)注困難、模型可解釋性差。2.未來可能向高精度、實時性、