2025年人工智能訓(xùn)練師(初級)職業(yè)資格認(rèn)定參考試題庫含答案一、單項選擇題（每題1分，共30分。每題只有一個正確答案，請將正確選項填入括號內(nèi)）1.在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，下列哪一項最能直接反映模型對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測能力？（）A.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率B.驗證集準(zhǔn)確率C.損失函數(shù)值D.特征維度答案：B解析：驗證集不參與參數(shù)更新，其準(zhǔn)確率可近似反映模型在真實場景中的泛化能力；訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高可能僅表示過擬合。2.使用ImageNet預(yù)訓(xùn)練權(quán)重做遷移學(xué)習(xí)時，若新任務(wù)只有200張圖片，最佳策略是：（）A.凍結(jié)全部卷積層，只訓(xùn)練全連接分類器B.解凍全部層，使用0.01倍原學(xué)習(xí)率C.僅凍結(jié)前兩層卷積D.刪除預(yù)訓(xùn)練分類層，隨機(jī)初始化再訓(xùn)練答案：A解析：小數(shù)據(jù)集下，凍結(jié)特征提取層可防止過擬合；只訓(xùn)練末端分類器即可快速獲得可接受性能。3.在PyTorch中，以下代碼片段執(zhí)行后，張量x的requires_grad屬性為：x=torch.tensor([1.0,2.0],requires_grad=False)x=x+1A.TrueB.FalseC.隨機(jī)D.報錯答案：B解析：加法操作返回新張量，原requires_grad不會自動傳遞；需使用x.requires_grad_(True)顯式開啟。4.當(dāng)學(xué)習(xí)率過大時，模型損失曲線最可能出現(xiàn)的現(xiàn)象是：（）A.單調(diào)下降B.震蕩且不收斂C.平臺期后陡降D.先升后降答案：B解析：學(xué)習(xí)率過大導(dǎo)致參數(shù)更新步長超出最優(yōu)谷底，損失在高低值間劇烈震蕩。5.在NLP任務(wù)中，將“小孩”映射到向量[0.2,–0.5,...]的過程稱為：（）A.分詞B.詞形還原C.詞嵌入D.命名實體識別答案：C解析：詞嵌入是把離散詞映射到連續(xù)向量空間，使語義相似詞距離更近。6.下列關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的敘述，錯誤的是：（）A.對醫(yī)學(xué)影像可隨機(jī)旋轉(zhuǎn)2°B.對文本可做同義詞替換C.對語音可加背景噪聲D.對表格數(shù)據(jù)可隨機(jī)交換行答案：D解析：交換行會破壞樣本標(biāo)簽對應(yīng)關(guān)系，屬于錯誤標(biāo)注，而非合法增強(qiáng)。7.使用早停（earlystopping）時，應(yīng)監(jiān)測的指標(biāo)是：（）A.訓(xùn)練損失B.驗證損失C.參數(shù)L2范數(shù)D.梯度范數(shù)答案：B解析：驗證損失上升意味著過擬合，觸發(fā)早?？杉皶r終止訓(xùn)練。8.在目標(biāo)檢測中，IoU=0.7表示：（）A.預(yù)測框與GT框交集面積占并集70%B.預(yù)測框面積是GT框70%C.中心點距離占對角線70%D.置信度為70%答案：A解析：IoU定義即交并比，衡量定位精度。9.對類別極度不平衡的二分類問題，首選評價指標(biāo)是：（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1scoreD.均方誤差答案：C解析：F1score綜合精度與召回，對不平衡更敏感；準(zhǔn)確率易被多數(shù)類主導(dǎo)。10.在Transformer中，位置編碼使用正弦函數(shù)的主要原因是：（）A.加速計算B.便于可視化C.可外推到更長序列D.減少參數(shù)量答案：C解析：正弦位置編碼無訓(xùn)練參數(shù)，可泛化到訓(xùn)練時未見過的更長序列。11.模型蒸餾中，軟標(biāo)簽來自：（）A.真實onehot標(biāo)簽B.教師模型softmax輸出（高溫）C.學(xué)生模型sigmoid輸出D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的標(biāo)簽答案：B解析：高溫softmax放大次要類別信息，提供richer監(jiān)督信號。12.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，客戶端上傳的是：（）A.原始數(shù)據(jù)B.梯度或參數(shù)C.損失值D.超參數(shù)答案：B解析：為保護(hù)隱私，僅上傳梯度或權(quán)重差，服務(wù)器聚合后下發(fā)。13.使用Kfold交叉驗證的主要目的是：（）A.減少訓(xùn)練時間B.降低方差，提高評估穩(wěn)定性C.增加特征D.降低偏差答案：B解析：多次劃分平均結(jié)果，可減少因單次劃分偶然性帶來的評估方差。14.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，經(jīng)驗回放機(jī)制主要解決：（）A.探索不足B.樣本相關(guān)性與非平穩(wěn)分布C.稀疏獎勵D.高方差策略答案：B解析：打破相鄰樣本高度相關(guān)，穩(wěn)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。15.當(dāng)batchsize加倍時，同一epoch內(nèi)參數(shù)更新次數(shù)：（）A.加倍B.減半C.不變D.隨機(jī)答案：B解析：epoch定義是完整遍歷一次數(shù)據(jù)集，batch變大則step減少。16.在PyTorchLightning中，以下哪個方法名用于定義訓(xùn)練步？（）A.forwardB.training_stepC.trainD.optimizer_step答案：B解析：Lightning規(guī)定training_step返回?fù)p失，框架自動反向傳播。17.對生成對抗網(wǎng)絡(luò)，判別器損失突然降為0，說明：（）A.生成器太強(qiáng)B.判別器太強(qiáng)，生成器梯度消失C.學(xué)習(xí)率太小D.批歸一化失效答案：B解析：判別器完美區(qū)分真假，生成器無法獲得有效梯度，出現(xiàn)模式崩潰前兆。18.在AutoML中，超參搜索使用貝葉斯優(yōu)化比網(wǎng)格搜索高效，因其：（）A.并行度更高B.利用先驗與觀測構(gòu)建代理模型C.隨機(jī)性更強(qiáng)D.內(nèi)存占用小答案：B解析：貝葉斯優(yōu)化通過高斯過程等代理模型，引導(dǎo)搜索至promising區(qū)域。19.對時間序列預(yù)測，以下做法最可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露的是：（）A.標(biāo)準(zhǔn)化時先fit整個數(shù)據(jù)集B.滑動窗口劃分訓(xùn)練/測試C.使用過去30步預(yù)測下一步D.早停答案：A解析：先fit全集再劃分，測試集信息通過均值方差泄露到訓(xùn)練集。20.在ONNX格式中，模型結(jié)構(gòu)以什么方式保存？（）A.JSONB.ProtobufC.HDF5D.Pickle答案：B解析：ONNX使用protobuf序列化計算圖，保證跨平臺與語言。21.當(dāng)GPU顯存不足時，首選的即時緩解手段是：（）A.減小batchsizeB.降低學(xué)習(xí)率C.增加網(wǎng)絡(luò)深度D.使用float64答案：A解析：batch減小直接降低激活占用；其他選項或無效或加劇問題。22.在文本分類中，將“手機(jī)”和“電話”視為同一詞的技術(shù)是：（）A.詞袋模型B.同義詞歸一C.ngramD.字符級CNN答案：B解析：通過同義詞詞典或詞向量距離合并，減少詞匯表稀疏。23.對回歸任務(wù)，輸出層激活函數(shù)通常選用：（）A.ReLUB.SigmoidC.線性（無激活）D.Tanh答案：C解析：回歸目標(biāo)為任意實數(shù)，線性輸出層最自然。24.在模型部署階段，TensorRT的主要優(yōu)化不包括：（）A.層融合B.權(quán)重量化C.動態(tài)shape支持D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)答案：D解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)屬于訓(xùn)練階段，TensorRT專注推理加速。25.使用混合精度訓(xùn)練時，損失縮放（lossscaling）是為解決：（）A.梯度爆炸B.梯度下溢C.權(quán)重衰減D.過擬合答案：B解析：float16動態(tài)范圍小，乘以縮放因子可防止小梯度歸零。26.在Kubernetes中，為訓(xùn)練任務(wù)申請2塊GPU應(yīng)聲明資源：（）A.cpu:2B.memory:2GiC./gpu:2D.gpu:2答案：C解析：K8s使用廠商特定擴(kuò)展資源格式，/gpu為官方鍵名。27.當(dāng)模型在測試集表現(xiàn)遠(yuǎn)差于訓(xùn)練集，首要檢查：（）A.是否過擬合B.學(xué)習(xí)率是否太小C.batchsize是否太大D.是否欠擬合答案：A解析：訓(xùn)練好測試差是典型過擬合，需加正則、增數(shù)據(jù)或簡化模型。28.在Python中，以下代碼運行后數(shù)組a的shape為：a=np.random.rand(10,1,28,28)a=a.squeeze()A.(10,28,28)B.(10,1,28,28)C.(280,28)D.(7840,)答案：A解析：squeeze移除所有長度為1的軸，保留10×28×28。29.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，F(xiàn)edAvg算法的服務(wù)器端更新規(guī)則是：（）A.加權(quán)平均客戶端參數(shù)B.隨機(jī)挑選一個客戶端參數(shù)C.累加梯度后SGDD.使用Adam更新答案：A解析：按各客戶端數(shù)據(jù)量加權(quán)平均，實現(xiàn)通信高效聚合。30.對BERT模型微調(diào)時，最大序列長度設(shè)為128而非512，主要好處是：（）A.提高準(zhǔn)確率B.減少訓(xùn)練時間和顯存C.增加可學(xué)習(xí)參數(shù)D.提高泛化答案：B解析：序列縮短使attention計算O(n2)下降，批次可放大，訓(xùn)練更快。二、多項選擇題（每題2分，共20分。每題有兩個或以上正確答案，多選少選均不得分）31.以下哪些操作可有效緩解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合？（）A.DropoutB.L2正則C.增加網(wǎng)絡(luò)深度D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)答案：ABD解析：增加深度反而加劇過擬合，其余均可提升泛化。32.在PyTorch中，以下哪些函數(shù)可實現(xiàn)梯度裁剪？（）A.torch.nn.utils.clip_grad_norm_B.torch.nn.utils.clip_grad_value_C.torch.autograd.gradD.torch.optim.lr_scheduler.StepLR答案：AB解析：clip_grad_norm_與clip_grad_value_為官方實現(xiàn)；C僅計算梯度，D為學(xué)習(xí)率調(diào)度。33.關(guān)于ROC曲線，下列說法正確的是：（）A.橫軸為FPRB.縱軸為TPRC.AUC越大越好D.適用于多分類微平均答案：ABCD解析：ROC定義如此；多分類可對每類計算后微平均。34.以下屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)的有：（）A.Kmeans聚類B.PCA降維C.自編碼器重建D.圖像語義分割答案：ABC解析：語義分割需像素級標(biāo)簽，為監(jiān)督學(xué)習(xí)。35.在模型部署到移動端時，常用的模型壓縮技術(shù)包括：（）A.通道剪枝B.權(quán)重量化C.知識蒸餾D.增加卷積核大小答案：ABC解析：增加核大小會擴(kuò)大模型，與壓縮目標(biāo)相反。36.以下哪些指標(biāo)可用于回歸任務(wù)評估？（）A.MAEB.RMSEC.R2D.交叉熵答案：ABC解析：交叉熵用于分類。37.在Transformer訓(xùn)練時，以下哪些設(shè)置可加速收斂？（）A.學(xué)習(xí)率預(yù)熱B.Adam優(yōu)化器C.LayerNorm后置D.使用ReLU替代GELU答案：ABC解析：預(yù)熱穩(wěn)定早期訓(xùn)練；LayerNorm后置為PreLN結(jié)構(gòu)，加速收斂；GELU與ReLU差異小，非主因。38.關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下列說法正確的是：（）A.卷積核參數(shù)共享減少計算量B.池化層可提升平移不變性C.空洞卷積可擴(kuò)大感受野D.反卷積一定放大特征圖尺寸答案：ABC解析：反卷積當(dāng)stride<1或padding特殊時可能縮小，非“一定”放大。39.在數(shù)據(jù)標(biāo)注階段，為降低主觀誤差，可采取：（）A.多人標(biāo)注取多數(shù)投票B.制定詳細(xì)標(biāo)注手冊C.隨機(jī)打亂樣本順序D.使用預(yù)標(biāo)注模型輔助答案：ABD解析：打亂順序與主觀誤差無直接因果。40.以下哪些Python庫可直接讀取ONNX模型并進(jìn)行推理？（）A.onnxruntimeB.OpenVINOC.TensorRTD.pandas答案：ABC解析：pandas為數(shù)據(jù)分析庫，不支持ONNX推理。三、判斷題（每題1分，共10分。正確請?zhí)睢啊獭?，錯誤填“×”）41.使用ReLU激活的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一定不會出現(xiàn)梯度消失。（）答案：×解析：ReLU在負(fù)區(qū)間梯度為0，深層網(wǎng)絡(luò)仍可能出現(xiàn)“死神經(jīng)元”導(dǎo)致梯度無法回傳。42.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，各客戶端本地數(shù)據(jù)無需獨立同分布。（）答案：√解析：NonIID為FL研究常見設(shè)定，算法需額外處理。43.模型參數(shù)越多，訓(xùn)練損失一定越低。（）解析：參數(shù)多易過擬合，訓(xùn)練損失可更低，但“一定”過于絕對；若優(yōu)化失敗可能更高。答案：×44.對時間序列數(shù)據(jù)，未來信息不可用于訓(xùn)練階段特征提取。（）答案：√解析：用未來值算特征屬于泄露，必須嚴(yán)格避免。45.使用混合精度訓(xùn)練時，權(quán)重主副本仍需保持float32。（）答案：√解析：masterweights保留float32可累加小更新，避免量化誤差累積。46.在Keras中，設(shè)置pile(metrics=['accuracy'])即可用于回歸任務(wù)評估。（）答案：×解析：accuracy用于分類，回歸應(yīng)選mae、mse等。47.知識蒸餾中，教師模型參數(shù)量必須大于學(xué)生模型。（）答案：×解析：只要教師性能更好即可，參數(shù)量非必須更大。48.對圖像分類，將像素值歸一化到[0,1]比[0,255]更易收斂。（）答案：√解析：小數(shù)值降低梯度量級，與權(quán)重同尺度，優(yōu)化更穩(wěn)定。49.在Kubernetes中，GPU資源屬于可壓縮資源。（）答案：×解析：GPU為不可壓縮資源，一旦分配無法超售。50.使用BERT時，[CLS]向量已融合整句語義信息，可直接用于分類。（）答案：√解析：預(yù)訓(xùn)練NSP任務(wù)使[CLS]聚合全局信息，常規(guī)做法即取該向量接全連接。四、填空題（每空2分，共20分）51.在PyTorch中，若需將模型保存為通用格式，可使用torch.onnx.export，需先調(diào)用model.eval()并設(shè)置參數(shù)________=torch.randn(1,3,224,224)。答案：example_inputs解析：example_inputs提供靜態(tài)圖追蹤所需樣例。52.若學(xué)習(xí)率設(shè)為0.01，使用余弦退火衰減，T_max=100，則第50個epoch的lr為________。答案：0.005解析：余弦曲線在T_max/2時降至最低值一半，0.01×(1+cos(π×50/100))/2=0.005。53.在目標(biāo)檢測評價中，mAP@0.5表示IoU閾值為0.5時的________AP平均值。答案：各類別解析：mAP先算每類AP再平均。54.使用Adam優(yōu)化器時，超參beta1常取________。答案：0.9解析：PyTorch默認(rèn)0.9，控制一階矩衰減。55.在NLP任務(wù)中，將“20250630”替換為“[DATE]”的過程稱為________歸一化。答案：實體解析：屬于命名實體歸一，減少詞匯稀疏。56.若batchsize=32，epoch=5，數(shù)據(jù)集大小=800，則總更新步數(shù)為________。答案：125解析：800/32=25step/epoch，5×25=125。57.在模型量化中，將float32映射到int8，縮放因子s的計算公式為s=(maxmin)/________。答案：255解析：8位無符號整數(shù)量化區(qū)間255個離散值。58.聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)中，負(fù)責(zé)聚合參數(shù)的角色常稱為________服務(wù)器。答案：參數(shù)或聚合解析：即parameterserver。59.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DDPG算法中，策略網(wǎng)絡(luò)稱為________網(wǎng)絡(luò)。答案：Actor解析：Actor輸出動作，Critic評估價值。60.使用TensorBoard時，默認(rèn)啟動命令為tensorboard________logdir=runs。答案：解析：logdir指定日志目錄。五、簡答題（每題10分，共30分）61.描述一次完整的圖像分類模型訓(xùn)練流程，從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型保存，并指出每一步需關(guān)注的風(fēng)險點。答案與解析：1)數(shù)據(jù)獲?。号廊』蜷_源數(shù)據(jù)集，風(fēng)險：版權(quán)、隱私泄露；需脫敏與合規(guī)審查。2)數(shù)據(jù)清洗：剔除損壞、分辨率異常圖片，風(fēng)險：誤刪導(dǎo)致分布偏移；應(yīng)記錄刪除日志。3)劃分訓(xùn)練/驗證/測試：按分層抽樣保持類別比例，風(fēng)險：時間序列未按時間劃分導(dǎo)致泄露；需按時間切分。4)數(shù)據(jù)增強(qiáng)：隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、裁剪、顏色抖動，風(fēng)險：過度增強(qiáng)引入不真實樣本；需可視化確認(rèn)。5)標(biāo)準(zhǔn)化：計算訓(xùn)練集均值方差，風(fēng)險：測試集統(tǒng)計量混入訓(xùn)練集；必須訓(xùn)練集fit后transform全集。6)模型構(gòu)建：選EfficientNetB0，風(fēng)險：復(fù)雜度過高顯存不足；先用小模型做冒煙測試。7)訓(xùn)練：使用交叉熵、Adam、余弦衰減、earlystopping，風(fēng)險：學(xué)習(xí)率過大震蕩；需監(jiān)控驗證損失。8)正則：加LabelSmoothing、Dropout，風(fēng)險：平滑系數(shù)過大欠擬合；網(wǎng)格搜索0.05~0.2。9)模型選擇：取驗證最佳ck