圖像分類函數(shù)題目及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪種是常見圖像分類模型（）A.YOLOB.ResNetC.SSD答案：B2.圖像分類任務(wù)輸出是（）A.圖像坐標B.類別標簽C.圖像像素值答案：B3.訓(xùn)練圖像分類模型一般用（）損失函數(shù)A.MSEB.CrossEntropyC.L1答案：B4.以下哪個不屬于圖像預(yù)處理操作（）A.旋轉(zhuǎn)B.卷積C.歸一化答案：B5.圖像分類中數(shù)據(jù)增強目的不包括（）A.增加數(shù)據(jù)量B.降低模型泛化能力C.提升模型魯棒性答案：B6.最早提出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像分類的是（）A.LeNetB.AlexNetC.VGG答案：A7.圖像分類輸入數(shù)據(jù)格式通常是（）A.(寬,高,通道)B.(通道,寬,高)C.(寬,通道,高)答案：A8.評估圖像分類模型性能指標不包括（）A.準確率B.召回率C.均方誤差答案：C9.下列激活函數(shù)常用于圖像分類的是（）A.sigmoidB.ReLUC.tanh答案：B10.在圖像分類中，特征提取主要依靠（）A.全連接層B.池化層C.卷積層答案：C二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)圖像分類模型的有（）A.DenseNetB.InceptionC.MaskR-CNN答案：AB2.圖像分類數(shù)據(jù)集有（）A.CIFAR-10B.MNISTC.COCO答案：AB3.圖像數(shù)據(jù)增強方法包括（）A.翻轉(zhuǎn)B.裁剪C.加噪聲答案：ABC4.下列哪些層可用于圖像分類模型（）A.卷積層B.池化層C.批歸一化層答案：ABC5.衡量圖像分類模型性能的指標有（）A.準確率B.精確率C.F1值答案：ABC6.訓(xùn)練圖像分類模型時優(yōu)化器有（）A.SGDB.AdamC.RMSProp答案：ABC7.圖像分類應(yīng)用場景包括（）A.醫(yī)學(xué)影像診斷B.安防監(jiān)控C.自動駕駛答案：ABC8.以下關(guān)于圖像分類正確的是（）A.將圖像劃分到不同類別B.需大量標注數(shù)據(jù)訓(xùn)練C.僅用傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法答案：AB9.圖像分類模型訓(xùn)練過程涉及（）A.前向傳播B.反向傳播C.參數(shù)更新答案：ABC10.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核作用是（）A.提取圖像特征B.減少計算量C.降維答案：AB三、判斷題（每題2分，共10題）1.圖像分類模型只能處理彩色圖像。（）答案：錯誤2.數(shù)據(jù)增強一定能提升圖像分類模型性能。（）答案：錯誤3.全連接層比卷積層更適合提取圖像局部特征。（）答案：錯誤4.圖像分類任務(wù)不需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。（）答案：錯誤5.準確率是評估圖像分類模型唯一指標。（）答案：錯誤6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時不需要設(shè)置學(xué)習(xí)率。（）答案：錯誤7.不同的圖像分類模型結(jié)構(gòu)一定不同。（）答案：錯誤8.圖像分類模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多越好。（）答案：正確9.圖像分類模型只能使用GPU進行訓(xùn)練。（）答案：錯誤10.提升圖像分辨率一定能提高圖像分類準確率。（）答案：錯誤四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述圖像分類流程答案：先準備圖像數(shù)據(jù)集并進行預(yù)處理，包括歸一化等；再選擇合適圖像分類模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；接著進行模型訓(xùn)練，設(shè)置優(yōu)化器、損失函數(shù)等；最后用測試集評估模型性能，根據(jù)結(jié)果調(diào)整優(yōu)化。2.說明卷積層在圖像分類中的作用答案：卷積層通過卷積核在圖像上滑動進行卷積操作，提取圖像不同層次的局部特征，如邊緣、紋理等，為后續(xù)分類提供關(guān)鍵信息，是圖像分類模型特征提取的重要部分。3.數(shù)據(jù)增強對圖像分類模型有什么意義答案：數(shù)據(jù)增強可增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量，使模型學(xué)習(xí)到更豐富特征，提升模型泛化能力和魯棒性，減少過擬合風(fēng)險，讓模型在不同場景下表現(xiàn)更穩(wěn)定。4.列舉兩種評估圖像分類模型性能的指標并簡要解釋答案：準確率，即分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；精確率，是被正確分類的正樣本數(shù)占所有被分類為正樣本數(shù)的比例。它們從不同角度反映模型分類的準確程度。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在圖像分類中的優(yōu)缺點答案：傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)優(yōu)點是對數(shù)據(jù)量要求低、可解釋性強；缺點是特征工程依賴人工，復(fù)雜圖像特征難提取。深度學(xué)習(xí)優(yōu)點是自動提取特征，對復(fù)雜圖像處理能力強；缺點是數(shù)據(jù)需求大、模型可解釋性差、訓(xùn)練成本高。2.當(dāng)圖像分類模型準確率低時，從數(shù)據(jù)和模型角度如何改進答案：數(shù)據(jù)角度，檢查數(shù)據(jù)標注準確性，增加數(shù)據(jù)量、進行數(shù)據(jù)增強；模型角度，嘗試更換不同結(jié)構(gòu)模型，調(diào)整超參數(shù)如學(xué)習(xí)率、層數(shù)、卷積核大小等，對模型進行微調(diào)優(yōu)化。3.探討圖像分類在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)答案：數(shù)據(jù)方面，醫(yī)療圖像標注難、數(shù)據(jù)量有限且隱私性強；模型方面，要精準診斷需高精度模型，但模型可解釋性差影響信任；此外，不同設(shè)備圖像差異大，模型通用