第一章 神经网络基础

1、(多选)关于优化器以下说法正确的是?

A.RMSprop优化器可以解决Adagrad优化器过早结束的问题

B.Adam优化器结合了RMSprop与Adagrad的特点

C.动量优化器可以抑制训练过程的震荡

D.在Adam优化器当中不需要人为设置学习率

正确答案：ABC

2、(判断）在参数的初始化方法中，Xavier初始化考虑了ReLU激活函数的影响。

正确答案：错误

第二章 MindSpore简介与API详解

1、以下哪些选项属于MindSpore的子系统

A.MindExpress

B.MindCompiler

C.MindArmour

D.MindData

正确答案：ABCD

2、轻量化不属于MindSpore Lite框架的特性之一。

正确答案：错误

第三章 MindSpore特性与应用

1、在MindSpore框架中，支持以下哪几种并行模式?

A.数据并行

B.模型并行

C.混合并行

D.内存并行

正确答案：ABC

2、在MindSpore框架中，可以使用context.set_context接口设置动静态图模式。

正确答案：正确

第四章 图像处理原理与应用

1、以下哪些网络主要应用于目标检测?

A.LeNet5

B.SSD

C.YOLO

D.DCGAN

正确答案：BC

2、如果要调整一张彩色图像的亮度，可以改变其HSV空间中的H分量。

正确答案：错误

第五章 自然语言处理原理与应用

1、常用的获取词向量方法包括以下哪些选项?

A.Glove

B.skip-gram

C.BERT

D.TextCNN

正确答案：ABC

2、词嵌入的长度一般大于词典的长度。

正确答案：错误

结课测试题(HCIP-AI-MindSpore DeveloperV1.0模拟考试)：

判断：

1、YOLO网络应用了object proposal方法，利用selective search的结果进行目标检测。

正确答案：错误

2、二阶优化器需要额外计算二阶信息矩阵的逆矩阵，但由于该逆矩阵等价于一阶导数的对角矩阵，所以计算量并没有增加。

正确答案：错误

3、在AI训练中，混合并行指的是混合分布式训练。

正确答案：错误

4、直方图均衡化可以对图像的视觉效果进行增强，这种技术能够自动计算变化函数，不需要人为设置参数，操作简单，适用于所有情况。

正确答案：错误

5、将一个卷积神经网络第一层的特征图可视化，能够看到清晰的目标轮廓特征。

正确答案：错误

6、BERT模型中使用了[Mask]标记表示该词为掩码，因此，使用BERT模型进行“预训练-微调”任务时，会出现掩码与原词不一致的问题，可以使用相似词替换的方式来解决该问题。

正确答案：正确

7、MindSpore在网络训练过程中，batch size过小时，模型一定不能收敛到较优的极小值上，同时会降低模型的泛化能力。

正确答案：错误

8、Transformer模型中的Encoder模块使用了Mask操作。

正确答案：错误

9、使用MindSpore中的mindspore.nn.LSTM方法时，若隐藏层维度hidden_size为100，使用双向LSTM，则在输出的output张量中，代表文本数据每个位置输出向量的维度也为100。

正确答案：错误

10、将TensorFlow的网络迁移到MindSpore的过程中，为了保证两个网络中输入相同，需要去除网络中随机性因素的影响。

正确答案：错误

11、Xavier初始化可以保持神经网络每一层的输入和输出的方差一致。

正确答案：正确

12、MindSpore在进行构建模型时，权重初始值是模型训练的起点，权重初始值需要全部设置为0。

正确答案：错误

13、MindSpore Lite转换工具可支持MindSpore、TensorFlow、Caffe等深度学习框架模型。

正确答案：正确

14、Transformer模型提出后在自然语言处理领域得到了广泛应用，包括ELMo，BERT，GPT以及盘古模型等都是在Tranformer的基础进行改造的。

正确答案：错误

15、自注意力机制的出现早于RNN算法。

正确答案：错误

16、Bert网络使用了Transformer结构，抛弃了传统的RNN和CNN结构。

正确答案：正确

17、BiLSTM本质上是一种判别式模型，没有对标签与观测序值之间的联合概率进行建模。

正确答案：错误

18、语义分割是解决“每一个像素属于哪类目标物或场景”的问题。

正确答案：正确

19、在Adagrad优化器中，初始的累计平方梯度不能为0，这主要是为了保证公式分母不为0。

正确答案：错误

20、卷积神经网络中池化层会压缩层的高度和宽度，去掉Feature Map中不重要的样本，同时也会改变通道数量。

正确答案：错误

单选：

21、相比于命名实体识别这类任务，将ELMo应用于阅读理解、自动问答任务，哪部分的ELMo词向量权重应该更大?

A.靠近底层

B.靠近顶层

C.中间层

D.所有位置权重一样

正确答案：B

22、一张图片在存放过程中出现了很多小的噪声，或白或黑，对其扫描进行以下哪一个操作的去噪效果最好?

A.均值滤波

B.中值滤波

C.高斯滤波

D.拉普拉斯滤波

正确答案：B

23、MindSpore深度学习框架专门用于图像增强的是以下哪一个模块?

A. mindspore.numpy

B. mindspore.nn

C. mindspore.ops

D. mindspore.dataset.vision

正确答案：D

24、如果说文本分类的输入和输出关系是一种多对一的关系，那么机器翻译是以下哪一种关系?

A.一对多

B.多对一

C.多对多

D.一对一

正确答案：C

25、MindSpore深度学习框架可以支持动态图和静态图模式，下列哪一项是MindSpore静态图的设置代码?

A.context.set_ context(mode=context.GPU_MODE)

B.context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE)

C.context.set_context(mode=context.PYNATIVE_MODE)

D.context.set_context(mode=context.ASCEND_MODE)

正确答案：B

26、在“Deep learning is my favorite subject”这句话中，如果窗口长度为3，则以下哪两个词的共现频率为0?

A. Deep与subject

B. my与is

C. learning与is

D. favorite与subject

正确答案：A

27、以下哪个方法中使用了掩码语言模型(Masked Language Model) ?

A.BERT

B.Fast-RCNN

C.ELMo

D.GPT

正确答案：A

28、以下关于词向量说法错误的是哪一项?

A.BERT与ELMo都可以生成动态词向量。

B.Word2Vec有两种类型，Skip-gram与CBOW。

C.原始的Glove方法可以很好的处理未登录词问题。

D.用fastText获取词向量能够考虑子词级别信息。

正确答案：C

29、下列哪一项属于MindSpore的网络结构算子?

A. mindspore.nn.Dense

B. mindspore.layer.Dense

C. mindspore.nn.FC

D. mindspore.layer.FC

正确答案：A

30、MindSpore的基本网络单元是以下哪个选项?

A.Cell

B.Layer

C.Net

D.opti

正确答案：A

31、在MindSpore中，能够提供训练过程可视化的是以下哪个子系统?

A. MindData

B. MindCompiler

C. MindInsight

D. MindExpress

正确答案：C

32、以下关于神经网络结构的设计，描述错误的是哪一项?

A.LSTM网络的输入层通常是3维的。

B.在分类问题中，输出层的单元数一般等于分类的类型数。

C.每个隐藏层的单元数越多分类精度越高，但是也会带来计算性能的下降，因此，要平衡质量和性能间的关系。

D.隐藏层的层数越多，网络精度越高，所以可以设置尽可能多的隐藏层。

正确答案：D

33、John最近正在学习搭建卷积神经网络，假设输入图像大小是15*15*3(w*h*c)，经过一个含4个卷积核的卷积层，其中卷积核大小均为5*5，步长为2，无填充，在不计算Bias的情况下，该卷积层共有多少权重参数?

A.75 B.100 C.300 D.600

正确答案：C

34、在使用GAN网络的时候，会出现生成样本单一的现象。这属于生成对抗网络中的哪一类问题?

A.模式崩塌

B.欠拟合

C.过拟合

D.梯度消失

正确答案：A

35、在MindSpore数据处理过程中，需要对全数据集执行归一化、通道变换等操作，需要借助以下哪一个方法?

A.Batch

B.Map

C.Shuffle

D.Repeat

正确答案：B

36、下列哪一项是动态计算图的核心特点?

A.计算图的构建和计算是同时发生的。

B.计算图的构建和计算是分开处理的。

C.更省内存，计算量更少。

D.编译之后图的结构不会发生改变。

正确答案：A

多选：

37、以下关于条件随机场CRF模型的描述，哪几项是正确的?

A.CRF可以与BiLSTM结合使用。

B.理论上CRF也可以与其他深度学习方法结合，比如BERT。

C.CRF中一般只使用—种特征函数。

D.CRF中需要对不同序列的结果进行概率归一化。

正确答案：ABD

38、卷积神经网络的参数共享的优点包含以下哪几项?

A.特征进行降维

B.缓解图像位置不变性的问题

C.减少内存需求

D.输出图像类别

正确答案：BC

39、在使用MindSpore做自定义训练时，我们可用TrainOneStepCell实现更加灵活的训练，TrainOneStepCell不包含的入参是以下哪些选项?

A.lr(learning rate)

B.network(Cell)

C.optimizer(Cell)

D.gradient

正确答案：BC

40、MindSpore在网络训练过程中，为了调试网络一般会观察loss现象，loss现象一般有哪几种表现?

A.loss波动过大，出现NAN，极大值等。

B.loss不收敛、收敛慢。

C.loss不变。

D.loss为0等。

正确答案：ABCD

41、MindSpore深度学习框架支持的优化器有以下哪几种?

A.Adam

B.AdamWeightDecay

C.MSELoss

D.Momentum

正确答案：ABD

42、使用MindSpore中的mindspore.nn.Embedding方法时，输入为一个批次若干条文本数据，其维度为(batch_size,jnput_length)，而输出的维度包括以下哪几项?

A.batch_size (批尺寸)

B.input_length (输入文本长度)

C.vocab_size(词典大小)

D.embedding_size(嵌入维度)

正确答案：ABD

43、以下哪些选项是Pix2Pix模型可能出现的问题?

A.只能生成256x256的图像，生成分辨率更高的图像时效果比较差。

B.生成器接受边缘图像和噪声作为输入。

C.当同一类物体在图像中重叠时，无法生成高质量的图像。

D.pix2pix可以应用于自动着色。

正确答案：AC

44、对于PyTorch和MindSpore1.2的相互对应关系正确的是哪几项?

A.PyTorch的“tensor.view()”与MindSpore的“mindspore.ops.Reshape()(tensor)”相对应。

B.PyTorch的“tensor.view()”与MindSpore的“mindspore.ops.operations.ResizeBilinear”相对应。

C.PyTorch的“torch.nn.Linear”与MindSpore的“mindspore.nn.Dense”相对应。

D.PyTorch的“torch.nn.Linear”与MindSpore的“mindspore.nn.Conv”相对应。

正确答案：AC

45、MindSpore在运行过程中，用户可通过以下哪几个方式收集训练信息?

A.Callback

B.Adversarial Attack

C.Python的Log模块

D.Adaptive Differential Privacy Training

正确答案：AC

46、MindSpore目前支持多种常用的数据增强算子，其中c_transforms模块可以实现以下哪几种功能?

A.OneHot

B.Acosh

C.FILL

D.Duplicate

正确答案：ACD

47、Transformer模型的Decoder模块中，有一层Attention计算中应用了Encoder模块的信息，这些信息包含以下选项中的哪几项?

A.Key

B.Value

C.Query

D.Positional Encoding

正确答案：AB

48、目标检测算法的输出有以下哪几项?

A.类别

B.文本

C.边界框的位置

D.目标区域大小

正确答案：AC

49、MindSpore提供了哪些模块供用户进行数据增强操作?

A. c_transforms

B. go_transforms

c. py_transforms

D. java_transforms

正确答案：AC

50、以下哪些任务属于序列标注任务?

A.中文分词

B.语义槽填充

C.命名实体识别

D.意图识别

正确答案：ABC

51、Word2Vec的训练需要进行的是以下哪几项步骤?

A.模型参数的更新

B.使用反向传播方法

C.构建共现矩阵

D.计算损失函数

正确答案：ABD

52、卷积神经网络中1x1卷积的作用包含以下哪几项?

A.控制输出特征图的通道数。

B.拉通不同特征图之间的信息。

C.提供防止过拟合的能力。

D.调节超参数。

正确答案：AB

53、关于ELMo，GPT，BERT，描述不正确的是哪几项?

A.ELMo、GPT、BERT三者都是静态词向量模型。

B.ELMo接近顶层的隐藏层包含了更多的语义信息。

C.BERT模型基于自注意力机制构建，其本质是对词与词之间关系的刻画。

D.GPT是一个基于Transformer的双向语言模型。

正确答案：AD

填空：

54、在《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》论文中的传统TextCNN算法中，卷积核能够在()个方向上进行滑动。(请填写阿拉伯数字)

正确答案：1

55、若ELMo模型的LSTM层有3层，则最终用于下游任务的词向量将是()层结果的线性组合。(请填写阿拉伯数字)

正确答案：4

56、在使用MindSpore框架进行模型训练时，希望指定checkpoint文件保存路径，则需要使用以下接口“mindspore.train.callback.()”。

正确答案：ModelCheckpoint

57、当输入文本长度为6(词数)，词向量长度为128，使用TextCNN模型，并使用2个维度为5x128，2个维度为3×128的卷积核，则最后结果单元的数量为()。(请填写阿拉伯数字)

正确答案：4

58、()方法在训练过程中会随机将该层的一些输出特征舍弃（设置为0)，是神经网络有效也常用的正则化方法之一。(请填写英文)

正确答案：Dropout(dropout)

59、MindSpore中全连接层的API为“mindspore.nn.()”。

正确答案：Dense

60、MindSpore的“mindspore.()”库提供了MNIST,CIFAR-10,CIFAR-100,VOC,COCO, ImageNet,CelebA,CLUE等数据集。

正确答案：dataset