人工智能工程技术人员三级高级工-计算机视觉产品实现 详细题库

人工智能共性技术应用 题目预览

• 第 1 题 单选题
  在Vision Transformer（ViT）中，图像块序列通过线性嵌入后，还需添加（ ）嵌入以保留空间信息。
  • A. 位置
  • B. 时间
  • C. 通道
  • D. 语义
  解析：位置嵌入为图像块序列提供位置信息，使模型能够理解图像块的空间排列。
• 第 2 题 单选题
  ResNet的残差连接主要解决了深层网络训练中的（ ）问题。
  • A. 过拟合
  • B. 梯度消失
  • C. 计算复杂
  • D. 内存不足
  解析：残差连接通过捷径连接允许梯度直接反向传播，有效缓解了梯度消失问题。
• 第 3 题 单选题
  EfficientNet通过复合缩放平衡深度、宽度和分辨率，其中宽度缩放调整的是卷积层的（ ）。
  • A. 层数
  • B. 通道数
  • C. 输入尺寸
  • D. 卷积核大小
  解析：宽度缩放指调整卷积层的通道数，以增加网络宽度。
• 第 4 题 单选题
  生成对抗网络（GAN）中，生成器和判别器通过（ ）训练方式交替优化。
  • A. 联合
  • B. 对抗
  • C. 协同
  • D. 竞争
  解析：GAN采用对抗训练，生成器和判别器在博弈中相互提升，直到达到平衡。
• 第 5 题 判断题
  Vision Transformer（ViT）模型完全基于自注意力机制，不包含任何卷积操作。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：标准ViT模型仅使用Transformer编码器处理图像块序列，没有卷积层，但有些变体可能结合卷积。
• 第 6 题 判断题
  ResNet中的残差块允许输入直接跳过多个层，从而简化了深层网络的训练。
  • A. 对
  • B. 错
  解析：残差块通过捷径连接将输入添加到输出，实现了跨层连接，有助于梯度流动和训练更深的网络。
• 第 7 题 多选题
  下列哪些模型属于新型深度学习视觉模型？（ ）
  • A. ResNet
  • B. Vision Transformer
  • C. EfficientNet
  • D. MobileNet
  • E. LeNet
  解析：ResNet、Vision Transformer、EfficientNet和MobileNet都是新型深度学习视觉模型，而LeNet是早期卷积神经网络，不属于新型模型。
• 第 8 题 多选题
  在生成对抗网络（GAN）中，以下哪些技术可用于改善训练稳定性？（ ）
  • A. 使用Wasserstein损失
  • B. 添加梯度惩罚
  • C. 使用标签平滑
  • D. 采用谱归一化
  • E. 增加批量大小
  解析：Wasserstein损失、梯度惩罚和谱归一化都是改善GAN训练稳定性的常见技术，而标签平滑和增加批量大小可能有助于但不特定于GAN稳定性。