10月人工智能核心算法習題與答案（附解析）一、單選題（共30題，每題1分，共30分）1.在pytorch中，設模型變量名為model，則對model.eval()的描述正確的是A、model.eval()可以在模型訓練階段使用B、model.eval()只能在模型測試階段使用C、model.eval()在模型驗證、模型測試階段都可以使用D、model.eval()在模型訓練、模型驗證、模型測試階段都可以使用正確答案：C答案解析：model.eval()主要用于將模型設置為評估模式，在模型驗證、模型測試階段都可以使用。在評估模式下，模型會關閉一些特定的功能，比如隨機失活（Dropout）等，以確保評估結果的一致性和可重復性。而在模型訓練階段，一般使用model.train()來設置模型為訓練模式，開啟隨機失活等功能。所以model.eval()不能在模型訓練階段使用，A、D選項錯誤；它并非只能在模型測試階段使用，在模型驗證階段也可以使用，B選項錯誤，C選項正確。2.循環神經網絡中，假設輸入是一個32*32*3的圖像，3表示RGB三通道，卷積核的結構是5*5*3，共6個不同的卷積核，一個卷積核產生一個featuremap，則輸出的featuremap矩陣的結構是（）。A、27*27*3B、28*28*3C、27*27*6D、28*28*6正確答案：D答案解析：在使用卷積核對圖像進行卷積操作時，計算輸出特征圖大小的公式為：輸出特征圖的寬度=（輸入圖像寬度-卷積核寬度）/步長+1；輸出特征圖的高度=（輸入圖像高度-卷積核高度）/步長+1。在本題中，輸入圖像是32*32*3，卷積核是5*5*3，步長通常默認為1。那么輸出特征圖的寬度=（32-5）/1+1=28，輸出特征圖的高度=（32-5）/1+1=28。又因為有6個不同的卷積核，所以會產生6個不同的特征圖，即輸出的featuremap矩陣結構是28*28*6。3.交叉驗證法將數據集劃分為k個大小相似的互斥子集，進行(___)次訓練和測試。A、k+1B、kC、k-1D、k-2正確答案：B答案解析：交叉驗證法將數據集劃分為k個大小相似的互斥子集，每次選擇其中k-1個子集作為訓練集，剩余1個子集作為測試集，這樣一共要進行k次訓練和測試，所以進行的訓練和測試次數大于k。4.生成式方法是直接基于(___)的方法?A、生成式場景B、生成式數據C、生成式模型D、生成式學習正確答案：C答案解析：生成式方法是直接基于生成式模型的方法。生成式模型旨在學習數據的生成過程，通過對數據分布的建模來生成新的數據樣本。它能夠捕捉數據的內在結構和規律，從而生成與訓練數據相似的新數據。相比之下，生成式學習是基于生成式模型進行學習的過程；生成式場景并不是生成式方法的直接基礎；生成式數據是生成式模型所處理和生成的數據對象，而不是生成式方法直接基于的內容。5.關于神經網絡中經典使用的優化器，以下說法正確的是？A、Adam的收斂速度比RMSprop慢B、相比于SGD或RMSprop等優化器，Adam的收斂效果是最好的C、對于輕量級神經網絡，使用Adam比使用RMSprop更合適D、相比于Adam或RMSprop等優化器，SGD的收斂效果是最好的正確答案：D6.PCA的步驟不包括（）A、構建協方差矩陣B、矩陣分解得到特征值和特征向量C、特征值排序D、特征值歸一化正確答案：D答案解析：PCA的步驟主要包括：首先構建協方差矩陣，然后對協方差矩陣進行矩陣分解得到特征值和特征向量，接著對特征值進行排序，選取主成分等。并不包括特征值歸一化這一步驟。7.卷積神經網絡的英文縮寫是：A、DNNB、CNNC、RNND、Tanh正確答案：B答案解析：卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork）的英文縮寫是CNN。A選項DNN是深度神經網絡（DeepNeuralNetwork）的縮寫；C選項RNN是循環神經網絡（RecurrentNeuralNetwork）的縮寫；D選項Tanh是雙曲正切函數（HyperbolicTangentFunction），不是神經網絡的縮寫。8.可以對Pytorch框架進行網絡結構等數據可視化的工具是A、VisdomB、FlaskC、VueD、以上選項均不正確正確答案：A答案解析：Visdom是一個用于可視化Pytorch網絡結構、訓練過程等數據的工具。它提供了豐富的可視化功能，能幫助用戶更好地理解模型的訓練情況。Flask是一個Pythonweb應用框架，Vue是一個用于構建用戶界面的漸進式JavaScript框架，它們都不是專門用于Pytorch數據可視化的工具。9.faster-rcnn回歸分支采用（）lossA、L1B、nanC、L2D、SmoothL1正確答案：D10.rcnn網絡用（）結構生成候選框？A、RPNB、NMSC、SelectiveSearchD、RCNN正確答案：C11.以下關于算法的說法中，不正確的是A、機器學習算法分為有監督、半監督和無監督三種B、卷積神經網絡是重要的遷移學習算法C、決策樹算法屬于監督學習類別D、K-Means是屬于無監督學習算法正確答案：B答案解析：機器學習算法分為有監督、半監督和無監督三種，A選項正確；卷積神經網絡是一種深度學習模型，不是遷移學習算法，B選項錯誤；決策樹算法屬于監督學習類別，C選項正確；K-Means是屬于無監督學習算法，D選項正確。12.關于級聯相關網絡描述錯誤的是(___)A、屬于結構自適應網絡，網絡結構也是其優化目標；B、主要成分為級聯、相關、歸約；C、無需設置網絡層數、隱層神經元數目；D、訓練速度快，但數據較小時容易陷入過擬合；正確答案：B13.在線性回歸算法中，我們認為誤差項是符合什么分布的（）A、高斯分布B、均勻分布C、二項分布D、泊松分布正確答案：A答案解析：在線性回歸算法中，我們通常假設誤差項服從高斯分布（正態分布）。這是因為高斯分布具有很多良好的性質，使得基于此假設的線性回歸模型在理論分析和實際應用中都更為方便和有效。在許多情況下，高斯分布能夠合理地描述數據中的隨機波動情況，有助于模型的參數估計和推斷等操作。14.L1和L2正則化是傳統機器學習常用來減少泛化誤差的方法，以下關于兩者的說法正確的是:A、L1正則化可以做特征選擇B、L1和L2正則化均可做特征選擇C、L2正則化可以做特征選擇D、L1和L2正則化均不可做特征選擇正確答案：A答案解析：L1正則化會使得某些特征的系數變為0，從而達到特征選擇的目的。而L2正則化主要是讓特征的系數更接近0，但不會使其嚴格為0，所以L2正則化一般不能直接做特征選擇。15.（）采用多種樂器的音頻數據，可融合多種國家、樂曲風格和樂器音色的特征，創作音樂作品。A、XLNetB、GoogleNetC、MuseNetD、AlexNet正確答案：C答案解析：MuseNet是OpenAI研發的一種基于Transformer架構的模型，它可以采用多種樂器的音頻數據，融合多種國家、樂曲風格和樂器音色的特征來創作音樂作品。而XLNet、GoogleNet、AlexNet主要用于自然語言處理、圖像識別等領域，并非專門用于音樂創作。16.深度學習神經網絡的隱藏層數對網絡的性能有一定的影響，以下關于其影響說法正確的是:A、隱藏層數適當減少，神經網絡的分辨能力不變B、隱藏層數適當增加，神經網絡的分辨能力越強C、隱藏層數適當減少，神經網絡的分辨能力越強D、隱藏層數適當增加，神經網絡的分辨能力越弱正確答案：B答案解析：隱藏層數適當增加，神經網絡能夠學習到更復雜的特征和模式，從而提升其分辨能力。過多的隱藏層可能會導致梯度消失或梯度爆炸等問題，但在適當增加的范圍內，分辨能力會增強。而減少隱藏層數，網絡能夠學習的特征和模式相對簡單，分辨能力會變弱，所以A、C、D選項錯誤，B選項正確。17.在人臉檢測算法中，不屬于該算法難點的是（）A、需要檢測不同性別的人臉B、需要檢測分辨率很小的人臉C、出現人臉遮擋D、人臉角度變化大正確答案：A答案解析：在人臉檢測算法中，出現人臉遮擋、人臉角度變化大以及檢測分辨率很小的人臉都是常見的難點。而檢測不同性別的人臉并非人臉檢測算法本身的難點，它主要關注的是檢測出人臉的存在、位置和特征等，與性別檢測并無直接關聯。18.關于MNIST,下列說法錯誤的是()。A、是著名的手寫體數字識別數據集B、有訓練集和測試集兩部分C、訓練集類似人學習中使用的各種考試試卷D、測試集大約包含10000個樣本和標簽正確答案：C答案解析：MNIST是著名的手寫體數字識別數據集，有訓練集和測試集兩部分，測試集大約包含10000個樣本和標簽。訓練集類似人學習中使用的課本等學習資料，而不是各種考試試卷，所以選項C說法錯誤。19.梯度爆炸一般出現在深層網絡和權值初始化值（）的情況下A、太小B、太大C、分布不均勻D、太接近零正確答案：B答案解析：梯度爆炸一般出現在深層網絡中，當權值初始化值太大時，在反向傳播過程中，梯度會不斷放大，導致梯度值變得非常大，從而出現梯度爆炸現象。而權值太小可能會導致梯度消失；分布不均勻不一定直接導致梯度爆炸；太接近零也不一定就會引發梯度爆炸。20.與生成方法、半監督SVM、圖半監督學習等基于單學習機器利用未標記數據不同，基于分歧的方法（disagreement-basedmethods）使用多學習器，而學習器之間的“分歧”（disagreement）對未標記數據的利用至關重要。(___)是此類方法的重要代表A、組合訓練B、配合訓練C、陪同訓練D、協同訓練正確答案：D答案解析：協同訓練是基于分歧的方法的重要代表，它利用多視圖數據，通過兩個學習器在不同視圖上的分歧來利用未標記數據。21.下列關于冗余特征的說法錯誤的是(___)A、冗余特征是可以通過其他特征推演出來的特征B、冗余特征是無用的特征C、冗余特征有時候可以降低學習任務的難度D、去除冗余特征可以減輕學習過程的負擔正確答案：B答案解析：冗余特征是可以通過其他特征推演出來的特征，它并非完全無用，有時候可以降低學習任務的難度，去除冗余特征也可以減輕學習過程的負擔。22.假設一個具有3個神經元和輸入為[1,2,3]的簡單MLP模型。輸入神經元的權重分別為4,5和6。假設激活函數是一個線性常數值3(激活函數為：y=3x)。輸出是什么？A、643B、48C、32D、96正確答案：D答案解析：首先計算加權和：輸入為[1,2,3]，權重分別為4,5,6。加權和=1×4+2×5+3×6=4+10+18=32。然后經過激活函數y=3x，這里x是加權和32。所以激活后的輸出=3×32=96。因此輸出是96，答案選C。23.在scikit-learn中，DBSCAN算法對于（）參數值的選擇非常敏感A、pB、epsC、n_jobsD、algorithm正確答案：B答案解析：DBSCAN算法中，eps（鄰域半徑）參數值的選擇非常關鍵且敏感。如果eps值設置過大，會導致較多的樣本被劃分為同一個簇，甚至不同的簇會被合并在一起；如果eps值設置過小，又可能會使一些原本應該屬于同一簇的樣本被錯誤地劃分到不同簇中，所以它對eps參數值的選擇很敏感。而[A選項]>p這種表述不太明確其在DBSCAN算法中的具體意義；n_jobs是控制并行計算的參數，主要影響計算速度，而非對聚類結果有像eps那樣關鍵的影響；algorithm是選擇DBSCAN算法的實現方式，也不會像eps那樣對聚類結果產生決定性的敏感影響。24.Word2Vec提出了哪兩個算法訓練詞向量？A、COBWSoftmaxB、Softmax、CBOWC、CBOW、Skip-gramDD、Skip-gramCOBWC正確答案：C25.GoogLeNet從角度改進了之前的圖像分類網絡？A、增加網絡深度B、增加網絡寬度C、輕量化網絡模型D、改善網絡退化現象正確答案：B26.神經元之間的每個連接都有（）權重。A、一個B、兩個C、無D、多個正確答案：A27.（）城市大腦目前已在杭州、蘇州、上海、衢州、澳門、馬來西亞等城市和國家落地，覆蓋交通、平安、市政建設、城市規劃等領域，是目前全球最大規模的人工智能公共系統之一。A、阿里云B、華為云C、海爾云D、浪潮云正確答案：A答案解析：城市大腦是阿里云的產品。阿里云城市大腦目前已在杭州、蘇州、上海、衢州、澳門、馬來西亞等城市和國家落地，覆蓋交通、平安、市政建設、城市規劃等領域，是目前全球最大規模的人工智能公共系統之一。28.下面關于SVM中核函數的說法正確的是？（）A、核函數將低維空間中的數據映射到高維空間B、它是一個相似度函數C、A、B都對D、A、B都不對正確答案：C答案解析：核函數的作用是將低維空間中的數據映射到高維空間，使得原本在低維空間中線性不可分的數據在高維空間中變得線性可分。同時，核函數本質上是一個相似度函數，用于衡量樣本之間的相似程度。所以選項A和B的說法都是正確的，答案選C。29.關于語言建模任務，以下描述不正確的是：A、語言建模任務指的是給定前一個單詞去預測文本中的下一個單詞。B、可能是比較簡單的語言處理任務，具體的實際應用場景包括：智能鍵盤、電子郵件回復建議、拼寫自動更正等。C、比較經典的方法基于n-grams。D、不可使用平滑處理不可見的n-grams。正確答案：D答案解析：在語言建模任務中，對于不可見的n-grams是可以使用平滑處理的，以避免零概率問題等，所以選項D描述不正確。選項A，語言建模任務確實常是給定前一個單詞預測下一個單詞；選項B，其應用場景包含智能鍵盤、電子郵件回復建議、拼寫自動更正等是正確的；選項C，基于n-grams是比較經典的方法。30.以下對于標稱屬性說法不正確的是A、標稱屬性的值是一些符號或事物的名稱,每種值代表某種類別、編碼或狀態。B、標稱值并不具有有意義的順序,且不是定量的C、對于給定對象集,找出這些屬性的均值、中值沒有意義。D、標稱屬性通過將數值量的值域劃分有限個有序類別,把數值屬性離散化得來。正確答案：D答案解析：標稱屬性的值是一些符號或事物的名稱，代表某種類別、編碼或狀態，不具有有意義的順序且不是定量的，求其均值、中值無意義，A、B、C選項說法正確；而通過將數值量的值域劃分有限個有序類別把數值屬性離散化得來的不是標稱屬性，D選項說法錯誤。二、多選題（共30題，每題1分，共30分）1.卷積神經網絡結構中隱含層包括（）、（）和（）三種A、卷積層B、池化層C、全連接層D、輸入層正確答案：ABC答案解析：卷積神經網絡的隱含層通常包含卷積層，用于提取圖像等數據的特征；池化層，對特征圖進行下采樣，減少數據量同時保留重要特征；全連接層，將提取的特征進行整合和分類等操作。而輸入層不屬于隱含層，所以答案是ABC。2.下列哪些部分是專家系統的組成部分？A、知識庫B、綜合數據庫C、推理機D、用戶正確答案：ABC答案解析：專家系統通常由知識庫、綜合數據庫、推理機等部分組成。知識庫用于存儲知識；綜合數據庫用于存放初始數據、中間結果和最終結果等；推理機則根據知識庫中的知識和綜合數據庫中的數據進行推理以得出結論。用戶是使用專家系統的人，不屬于專家系統的組成部分。3.關于反向傳播算法，它的主要不足在于A、訓練時間較長B、完全不能訓練，訓練時由于權值調整過大使得激活函數達到飽和C、易陷入局部極小值D、訓練過程中，學習新樣本時有一網舊樣本的趨勢正確答案：ABCD4.One-hot獨熱編碼有哪些特點？A、詞之間相互獨立，沒有順序關系B、特征稠密C、不能表征詞與詞之間的關系，one-hot之間正交D、特征稀疏正確答案：ACD答案解析：-**選項B**：在獨熱編碼中，對于一個具有n個不同取值的特征，編碼后會有n個維度，其中只有一個維度的值為1，其余維度的值為0，所以大部分值為0，表現出特征稀疏的特點。-**選項C**：獨熱編碼是基于特征的取值進行編碼，每個取值對應一個獨立的維度，不同維度之間相互獨立，沒有順序關系。例如對于“顏色”這個特征，紅色編碼為[1,0,0]，綠色編碼為[0,1,0]，藍色編碼為[0,0,1]，它們之間不存在順序上的關聯。-**選項D**：獨熱編碼中不同的編碼向量之間是正交的，即內積為0。這意味著獨熱編碼不能表征詞與詞之間的關系，只是對每個類別進行了獨立的表示。例如紅色的獨熱編碼[1,0,0]和綠色的獨熱編碼[0,1,0]，它們之間不存在任何關系的表征，僅僅是不同類別的獨立表示。而選項A錯誤，獨熱編碼不是特征稠密，而是稀疏。5.漢語的演化史表明,量詞的真實功用可能與()沒有任何關系A、個體化機制B、隱喻機制C、單復數區分D、補足音素正確答案：AC6.聚類算法常見的性能評估指標有哪些？A、AdjustRandIndex衡量兩個序列相似性的算法。B、齊次性和完整性C、輪廓系數正確答案：ABC答案解析：1.**AdjustRandIndex**：它是衡量兩個聚類結果相似性的指標，通過比較不同聚類結果中樣本對的歸屬一致性來評估聚類性能。2.**齊次性和完整性**：齊次性反映聚類結果中每個簇是否只包含單一類別的樣本；完整性反映每個類別中的樣本是否都被正確地聚類到了相應的簇中。這兩個指標從不同角度衡量聚類的質量。3.**輪廓系數**：該指標用于評估樣本與其所在簇及其他簇的相似度，綜合考慮了聚類的緊密性和分離性。輪廓系數的值越接近1，表示聚類效果越好。7.文本語料庫的可能特征是什么？A、詞性標注（PartofSpeechTag）B、詞的向量標注C、基本依存語法D、文本中詞計數正確答案：ABCD答案解析：文本語料庫的可能特征包括詞計數，可統計詞頻等信息；詞的向量標注，能將詞映射到向量空間便于處理；詞性標注可明確每個詞的詞性；基本依存語法有助于分析詞與詞之間的語法關系。這些都是文本語料庫常見的重要特征。8.驅動深度學習的三駕馬車是指？（）A、大數據B、大模型C、大算力D、大應用正確答案：ABC答案解析：驅動深度學習的三駕馬車指的是大數據、大算力和大模型。大數據為深度學習提供了豐富的訓練素材；大算力是支撐深度學習模型訓練和運行的基礎，強大的計算能力能夠加速模型的訓練過程；大模型則是深度學習的核心成果，通過大規模的數據訓練得到具有強大表征能力和泛化能力的模型。而大應用不屬于驅動深度學習的關鍵要素。9.深度學習的步驟：（）、（）、（）A、參數學習B、效果評估C、建立模型D、損失函數正確答案：ACD10.遺傳算法評價的常用方法有（）A、在線比較法B、當前最好法C、離線比較法D、都不是正確答案：ABC答案解析：遺傳算法評價的常用方法有當前最好法、在線比較法和離線比較法。當前最好法是將當前個體與已知的最好個體進行比較；在線比較法是在算法運行過程中不斷進行比較評估；離線比較法是在算法結束后對結果進行統一比較評估。11.以下術語中，屬于具有降維特征提取技術的是：A、PCAB、KPCAC、ICAD、RANSAC正確答案：ABC答案解析：PCA（主成分分析）是一種經典的降維方法，它通過線性變換將高維數據轉換為低維數據，同時保留數據的主要特征。KPCA（核主成分分析）是PCA的非線性擴展，用于處理非線性可分的數據，同樣具有降維功能。ICA（獨立成分分析）也可以實現數據的降維，它尋找數據中的獨立成分，從而達到降維目的。而RANSAC（隨機抽樣一致性）主要用于從包含噪聲的數據中估計模型參數，不屬于降維特征提取技術。12.在Skip-gram的實際實現中，vocab_size通常很大，導致W非常大。為了緩解這個問題，通常采?。ǎ┑姆绞絹斫颇M（）任務。A、多分類B、正采樣C、負采樣D、單分類正確答案：AC13.對股票漲跌方向的判斷，理論上下列哪些方法是可行的？（）A、SVMB、DBSCANC、FP-growthD、決策樹正確答案：AD14.哪些項屬于集成學習A、KnnB、AdaboostC、隨機森林D、XGBoost正確答案：BCD答案解析：集成學習是將多個弱學習器組合成一個強學習器的方法。Adaboost通過迭代訓練多個弱分類器，每次迭代根據前一輪分類器的錯誤率調整樣本權重，最后將這些弱分類器線性組合得到強分類器；隨機森林是由多個決策樹組成的集成學習模型，通過對數據進行有放回的抽樣構建多個決策樹，并綜合這些決策樹的結果進行預測；XGBoost是一種梯度提升框架，也是集成學習的一種，它通過迭代訓練一系列的弱預測器（如決策樹）來構建一個強大的預測模型。而Knn是一種基于最近鄰算法的分類方法，不屬于集成學習。15.對于Word2vec的2個基礎算法，每次（）更新只能優化一個向量且softmax里的指數求和操作計算量太大，一般使用比較高效的（）算法。A、旋度B、梯度C、負采樣D、正采樣正確答案：BC答案解析：在Word2vec中，梯度更新每次只能優化一個向量，且softmax里的指數求和操作計算量太大，一般使用比較高效的負采樣算法。16.可以有效解決過擬合的方法包括（）A、增加樣本數量B、訓練更多的迭代次數C、采用正則化方法D、增加特征數量正確答案：AC答案解析：1.**增加樣本數量**：當樣本數量增多時，模型可以學習到更豐富的模式，減少對特定訓練樣本的依賴，從而降低過擬合的風險。2.**采用正則化方法**：正則化通過對模型參數施加約束，防止模型過度擬合訓練數據，使模型更加泛化。增加特征數量通常會使模型更容易過擬合；訓練更多的迭代次數也會讓模型更擬合訓練數據，容易導致過擬合。17.下列哪些方法的輸出結果，通常包含boundingbox？（）A、MTCNNB、FasterRCNNC、MaskRCNND、AlexNet正確答案：ABC答案解析：MTCNN（Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks）主要用于人臉檢測等，會輸出人臉的boundingbox；FasterRCNN是一種目標檢測算法，其輸出包含目標的boundingbox；MaskRCNN在FasterRCNN基礎上增加了實例功能，也會輸出目標的boundingbox。而AlexNet是一個經典的卷積神經網絡，主要用于圖像分類，通常不直接輸出boundingbox。18.集成學習模型的集成方式有A、泛化集成B、本質集成C、異質集成D、同質集成正確答案：CD答案解析：集成學習模型的集成方式主要有同質集成和異質集成。同質集成是指由相同類型的基學習器組成的集成，比如多個決策樹組成的隨機森林；異質集成是指由不同類型的基學習器組成的集成，例如決策樹和神經網絡組合等。而本質集成和泛化集成并不是常見的集成學習的集成方式。19.層次聚類數據集的劃分采用了哪些策略？（）A、自底向上B、貪心策略C、自頂向下D、以上都是正確答案：AC答案解析：層次聚類有兩種基本策略，自底向上和自頂向下。自底向上是從每個數據點作為一個單獨的類開始，不斷合并相似的類；自頂向下則是從所有數據點都在一個類開始，逐步分裂成更小的類。貪心策略一般用于貪心算法中，層次聚類并不采用貪心策略。20.關于數據發掘，下列說法正確的是A、主成分分析能在不明顯丟失信息的情況下降低數據維度B、數據挖掘就是從處理過后的數據中進行知識提取C、雖然數據可視化具有很明顯的吸引力，高維數據上的圖形挖掘卻不能夠很輕易地完成D、數據挖掘的成功經常依賴于數據挖掘工具的選擇正確答案：ACD21.決策樹學習算法包括哪幾個部分？A、樹的生成B、特征選擇C、樹的剪枝D、分類決策規則正確答案：ABC答案解析：決策樹學習算法主要包括三個部分：特征選擇、樹的生成和樹的剪枝。特征選擇是從眾多特征中選擇最具分類能力的特征；樹的生成是根據選定的特征逐步構建決策樹；樹的剪枝是對生成的決策樹進行簡化，以避免過擬合。而分類決策規則是基于決策樹得出的具體規則，不是決策樹學習算法的組成部分。22.對于樸素貝葉斯分類器，下面說法正確的是（）A、適用于小規模數據集B、對輸入數據的表達形式不敏感C、適用于多分類任務D、適合增量式訓練正確答案：ACD23.faster-rcnn網絡每個位置生成哪幾種比例的anchor？A、1比2B、2比1C、1比1D、2比2正確答案：ABC答案解析：在Faster-RCNN網絡中，每個位置通常會生成三種比例的anchor，分別是1:1、1:2、2:1。所以答案是ABC。24.當發現機器學習模型過擬合時，以下操作正確的是（）A、添加正則項B、增加樣本數量C、增加特征維度D、降低特征維度正確答案：ABD答案解析：1.**降低特征維度**：-高維度特征可能會引入噪聲并導致模型過擬合。降低特征維度可以去除不相關或冗余的特征，減少模型的復雜度，從而緩解過擬合問題。例如，可以使用主成分分析（PCA）等方法來降低特征維度。2.**增加樣本數量**：-更多的樣本可以讓模型學習到更豐富的模式，減少模型對特定訓練數據的過度依賴。當樣本數量增加時，模型能夠更好地泛化到新的數據上，降低過擬合的風險。比如在數據收集階段，可以通過多種途徑獲取更多的樣本。3.**添加正則項**：-正則項可以對模型的參數進行約束，防止模型過度擬合訓練數據。在損失函數中添加L1或L2正則項，會使模型在優化過程中傾向于選擇較小的參數值，從而避免模型過于復雜，減少過擬合。例如，在線性回歸中添加L2正則項后，模型的系數會更接近0，使模型更加平滑。而增加特征維度通常會使模型變得更加復雜，更容易導致過擬合，而不是緩解過擬合問題，所以D選項錯誤。25.下面機器學習算法屬于監督學習的是（）A、線性回歸B、K-均值C、樸素貝葉斯D、SVM正確答案：ACD答案解析：監督學習是指利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數，使其達到所要求性能的過程，也稱為有教師學習。線性回歸、樸素貝葉斯、SVM都屬于監督學習算法。K-均值屬于無監督學習算法，它是對無類別標記的樣本進行聚類。26.CRF模型對于HMM和MEMM模型的優勢包括以下哪些？A、特征靈活B、速度快C、可容納較多上下文信息D、全局最優正確答案：ACD答案解析：1.**特征靈活**：-CRF（條件隨機場）模型在特征使用上非常靈活，可以使用各種類型的特征，包括局部特征和全局特征等。相比之下，HMM（隱馬爾可夫模型）主要基于狀態轉移概率和發射概率，特征相對單一；MEMM（最大熵馬爾可夫模型）雖然考慮了上下文，但在特征靈活