人工智能模型訓(xùn)練專員崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（共10題，每題1分，共10分）1.模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和______。2.二分類任務(wù)常用損失函數(shù)是______交叉熵?fù)p失。3.PyTorch動(dòng)態(tài)計(jì)算圖基于______機(jī)制實(shí)現(xiàn)。4.L1正則化傾向于產(chǎn)生______的權(quán)重。5.遷移學(xué)習(xí)通常凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的______層（底層/頂層）。6.圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)常見方法：旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和______。7.自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化器代表：______（寫1個(gè)即可）。8.分類任務(wù)核心指標(biāo)：準(zhǔn)確率和______（寫1個(gè)即可）。9.目標(biāo)檢測標(biāo)注需標(biāo)注______和類別。10.緩解梯度消失的激活函數(shù)：______（寫1個(gè)即可）。二、單項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.回歸任務(wù)常用損失函數(shù)是？A.交叉熵?fù)p失B.MSE損失C.Hinge損失D.多分類交叉熵2.不屬于自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化器是？A.AdamB.AdagradC.SGDD.RMSprop3.數(shù)據(jù)集劃分常見比例（訓(xùn)練：驗(yàn)證：測試）是？A.6:2:2B.8:1:1C.7:2:1D.5:3:24.過擬合表現(xiàn)是？A.訓(xùn)練損失低，測試損失高B.訓(xùn)練損失高，測試損失低C.兩者都高D.兩者都低5.采用靜態(tài)計(jì)算圖的框架是？A.PyTorchB.TensorFlow1.xC.JAXD.MindSpore6.屬于正則化的方法是？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.DropoutC.調(diào)整學(xué)習(xí)率D.批量歸一化7.“每Nepoch降低學(xué)習(xí)率”屬于哪種調(diào)度？A.步長衰減B.余弦退火C.warmupD.線性衰減8.遷移學(xué)習(xí)最適合的場景是？A.數(shù)據(jù)極大的新任務(wù)B.數(shù)據(jù)極小的新任務(wù)C.跨領(lǐng)域無關(guān)任務(wù)D.無需預(yù)訓(xùn)練的任務(wù)9.不是圖像增強(qiáng)的方法是？A.隨機(jī)裁剪B.顏色抖動(dòng)C.文本替換D.水平翻轉(zhuǎn)10.混淆矩陣中TP表示？A.真陽性B.假陽性C.真陰性D.假陰性三、多項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分，共20分）1.過擬合解決方法包括？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.L1/L2正則化C.DropoutD.減小模型復(fù)雜度2.常見優(yōu)化器有？A.SGDB.AdamC.AdadeltaD.Momentum3.損失函數(shù)按任務(wù)分為？A.分類損失B.回歸損失C.聚類損失D.生成損失4.常用深度學(xué)習(xí)框架有？A.PyTorchB.TensorFlowC.KerasD.Scikit-learn5.學(xué)習(xí)率調(diào)度方法有？A.步長衰減B.余弦退火C.warmupD.線性衰減6.數(shù)據(jù)標(biāo)注類型有？A.分類標(biāo)注B.目標(biāo)檢測標(biāo)注C.語義分割標(biāo)注D.文本標(biāo)注7.模型部署前步驟有？A.模型量化B.模型壓縮C.性能測試D.數(shù)據(jù)清洗8.正則化技術(shù)包括？A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.批量歸一化9.數(shù)據(jù)集類型有？A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)C.半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.虛擬數(shù)據(jù)10.模型評(píng)估指標(biāo)有？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.MSE四、判斷題（共10題，每題2分，共20分）1.L1正則化比L2更易產(chǎn)生稀疏權(quán)重。（）2.SGD是自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化器。（）3.測試集占比越高，泛化評(píng)估越準(zhǔn)確。（）4.遷移學(xué)習(xí)要求源/目標(biāo)任務(wù)同領(lǐng)域。（）5.數(shù)據(jù)增強(qiáng)僅適用于圖像。（）6.學(xué)習(xí)率越大，訓(xùn)練收斂越快。（）7.TensorFlow2.x采用動(dòng)態(tài)計(jì)算圖。（）8.Dropout可防止過擬合。（）9.混淆矩陣僅用于二分類。（）10.模型訓(xùn)練必須用GPU。（）五、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡述過擬合的原因及解決方法。2.什么是遷移學(xué)習(xí)？列舉2個(gè)適用場景。3.數(shù)據(jù)標(biāo)注的重要性及3種常見類型。4.學(xué)習(xí)率調(diào)度的作用及2種常見方法。六、討論題（共2題，每題5分，共10分）1.結(jié)合實(shí)際，談?wù)勅绾纹胶饽Ｐ途群陀?xùn)練效率。2.模型訓(xùn)練集表現(xiàn)好、測試集差的原因及優(yōu)化策略。---答案部分一、填空題答案1.測試集2.二元3.自動(dòng)求導(dǎo)（Autograd）4.稀疏5.底層6.縮放（或顏色抖動(dòng)、平移）7.Adam（或Adagrad、RMSprop）8.召回率（或F1值、精確率）9.邊界框（boundingbox）10.ReLU（或LeakyReLU）二、單項(xiàng)選擇題答案1.B2.C3.B4.A5.B6.B7.A8.B9.C10.A三、多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2.ABCD3.AB4.ABC5.ABCD6.ABCD7.ABC8.ABC9.ABC10.ABCD四、判斷題答案1.√2.×3.×4.×5.×6.×7.√8.√9.×10.×五、簡答題答案1.原因：模型復(fù)雜度過高、訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足、訓(xùn)練時(shí)間過長。解決方法：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、L1/L2正則化、Dropout、減小模型復(fù)雜度、早停法。2.遷移學(xué)習(xí)：利用預(yù)訓(xùn)練模型在源任務(wù)的知識(shí)，遷移到目標(biāo)任務(wù)，減少目標(biāo)數(shù)據(jù)需求。場景：①目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)極小（如用ImageNet預(yù)訓(xùn)練做醫(yī)療圖像分類）；②源/目標(biāo)任務(wù)相關(guān)（如自然語言預(yù)訓(xùn)練做客服問答）。3.重要性：標(biāo)注數(shù)據(jù)是模型訓(xùn)練基礎(chǔ)，決定性能；標(biāo)注質(zhì)量影響泛化能力。類型：分類標(biāo)注、目標(biāo)檢測標(biāo)注（邊界框+類別）、語義分割標(biāo)注（像素級(jí)類別）。4.作用：避免學(xué)習(xí)率過大不收斂，或過小訓(xùn)練慢，優(yōu)化訓(xùn)練過程。方法：①步長衰減（每Nepoch降學(xué)習(xí)率）；②余弦退火（學(xué)習(xí)率隨epoch呈余弦曲線變化）。六、討論題答案1.平衡策略：①選合適復(fù)雜度模型（如MobileNet替代ResNet）；②優(yōu)化參數(shù)（調(diào)整batchsize、學(xué)習(xí)率調(diào)度）；③模型壓縮（量化、剪枝）；④硬件加速（GPU/TPU、分布式訓(xùn)練）；⑤早停法（避免過擬合，減少訓(xùn)練時(shí)間）。實(shí)際中需根據(jù)任務(wù)需求（精度/效率優(yōu)先）調(diào)整，如邊緣設(shè)備優(yōu)先效率，用輕量模型