人工智能模型訓(xùn)練師崗位招聘考試試卷及答案人工智能模型訓(xùn)練師崗位招聘考試試卷及答案第一部分填空題（共10題，每題1分，共10分）1.圖像目標(biāo)位置框選的標(biāo)注類型是______標(biāo)注。2.常用正則化方法包括L1和______正則化。3.分類任務(wù)中，實(shí)際正樣本的預(yù)測(cè)正確率是______。4.自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化器除Adam外，還有______。5.數(shù)據(jù)集劃分包含訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和______集。6.類別特征轉(zhuǎn)數(shù)值的常用方法是______編碼。7.模型訓(xùn)練最小化的目標(biāo)函數(shù)是______函數(shù)。8.遷移學(xué)習(xí)依賴______模型的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。9.TensorFlow中定義計(jì)算圖的核心類是______。10.圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)常用旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和______。第二部分單項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.不屬于分類評(píng)估指標(biāo)的是？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.MSED.F1值2.屬于自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化器的是？A.SGDB.AdamC.MomentumD.均方根傳播3.過(guò)擬合的典型表現(xiàn)是？A.訓(xùn)練/測(cè)試誤差都高B.訓(xùn)練低、測(cè)試高C.訓(xùn)練高、測(cè)試低D.都低4.數(shù)據(jù)預(yù)處理第一步是？A.特征選擇B.數(shù)據(jù)清洗C.編碼D.增強(qiáng)5.屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的是？A.分類B.聚類C.檢測(cè)D.情感分析6.模型部署輕量級(jí)框架是？A.TensorFlowB.PyTorchC.ONNXRuntimeD.Keras7.屬于NLP任務(wù)的是？A.人臉識(shí)別B.機(jī)器翻譯C.分割D.檢測(cè)8.屬于CV任務(wù)的是？A.文本分類B.語(yǔ)音識(shí)別C.圖像分類D.問(wèn)答9.不屬于正則化的是？A.DropoutB.L2C.增強(qiáng)D.批量歸一化10.屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的是？A.圖像B.文本C.表格D.音頻第三部分多項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.解決過(guò)擬合的方法包括？A.增訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.DropoutD.減模型復(fù)雜度2.數(shù)據(jù)標(biāo)注注意事項(xiàng)是？A.一致性B.準(zhǔn)確性C.效率D.隱私保護(hù)3.模型評(píng)估常用指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.混淆矩陣D.MSE4.特征工程內(nèi)容包含？A.清洗B.提取C.選擇D.轉(zhuǎn)換5.遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景是？A.小樣本B.跨領(lǐng)域C.快速迭代D.無(wú)標(biāo)注6.TensorFlow與PyTorch共同點(diǎn)是？A.GPU加速B.動(dòng)態(tài)圖C.自動(dòng)微分D.開(kāi)源7.模型訓(xùn)練步驟是？A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備B.模型構(gòu)建C.訓(xùn)練驗(yàn)證D.評(píng)估8.圖像增強(qiáng)技術(shù)包括？A.隨機(jī)裁剪B.顏色抖動(dòng)C.翻轉(zhuǎn)D.旋轉(zhuǎn)9.模型部署方式是？A.API服務(wù)B.邊緣部署C.容器化D.壓縮部署10.AI倫理關(guān)注要點(diǎn)是？A.數(shù)據(jù)隱私B.公平性C.可解釋性D.偏見(jiàn)規(guī)避第四部分判斷題（共10題，每題2分，共20分）1.過(guò)擬合是訓(xùn)練好、測(cè)試差。（）2.準(zhǔn)確率是所有任務(wù)最優(yōu)指標(biāo)。（）3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)僅適用于CV。（）4.遷移學(xué)習(xí)不需要新標(biāo)注數(shù)據(jù)。（）5.損失越小模型性能越好。（）6.特征工程影響大于模型選擇。（）7.TensorFlow是動(dòng)態(tài)圖框架。（）8.PyTorch支持GPU加速。（）9.訓(xùn)練只需關(guān)注訓(xùn)練損失。（）10.AI倫理不影響應(yīng)用效果。（）第五部分簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述過(guò)擬合的定義及常見(jiàn)解決方法。2.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)標(biāo)注的流程及注意事項(xiàng)。3.簡(jiǎn)述特征工程的主要內(nèi)容及作用。4.簡(jiǎn)述3個(gè)模型評(píng)估指標(biāo)及適用場(chǎng)景。第六部分討論題（共2題，每題5分，共10分）1.如何平衡模型性能與部署成本？2.結(jié)合實(shí)際，談?wù)凙I倫理在模型訓(xùn)練中的重要性及應(yīng)對(duì)措施。---答案部分第一部分填空題答案1.邊界框（目標(biāo)檢測(cè)）2.L23.召回率4.RMSProp（Adagrad）5.測(cè)試6.獨(dú)熱（One-Hot）7.損失8.預(yù)訓(xùn)練（源領(lǐng)域）9.tf.Tensor（tf.function）10.縮放（平移）第二部分單項(xiàng)選擇題答案1.C2.B3.B4.B5.B6.C7.C8.C9.D10.C第三部分多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ACD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD第四部分判斷題答案1.√2.×3.×4.×5.×6.√7.×8.√9.×10.×第五部分簡(jiǎn)答題答案1.過(guò)擬合定義：模型在訓(xùn)練集表現(xiàn)優(yōu)異，但測(cè)試集泛化能力差。解決方法：①增訓(xùn)練數(shù)據(jù)；②L1/L2正則化；③Dropout失活神經(jīng)元；④減模型復(fù)雜度；⑤早停（EarlyStopping）；⑥數(shù)據(jù)增強(qiáng)。2.標(biāo)注流程：①需求分析→②數(shù)據(jù)采集→③工具選擇→④標(biāo)注執(zhí)行→⑤質(zhì)量檢查→⑥數(shù)據(jù)導(dǎo)出。注意事項(xiàng)：標(biāo)注一致性、準(zhǔn)確性、隱私脫敏、效率優(yōu)化。3.內(nèi)容：數(shù)據(jù)清洗（缺失/異常值處理）、特征提取（如HOG）、選擇（相關(guān)性篩選）、轉(zhuǎn)換（編碼/歸一化）。作用：提升模型性能、減少過(guò)擬合、降低訓(xùn)練成本、增強(qiáng)可解釋性。4.指標(biāo)及場(chǎng)景：①準(zhǔn)確率（樣本均衡分類）；②召回率（正樣本少，如疾病檢測(cè)）；③F1值（平衡準(zhǔn)召）；④MSE（回歸任務(wù)）。第六部分討論題答案1.平衡策略：①模型壓縮（量化、剪枝、知識(shí)蒸餾）；②硬件適配（邊緣端選ARM芯片）；③任務(wù)拆分（復(fù)雜任務(wù)拆輕量子任務(wù)）；④超參數(shù)優(yōu)化（學(xué)習(xí)率調(diào)整）；⑤容器化/Serverless部署降本。2.重要性：①數(shù)據(jù)隱私（避免用戶