【paddle深度学习高层API七日打卡营】客观题答案全集

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1. 机器学习，深度学习，人工智能 三个概念的关系是？
   20分

A.1>2>3

B.1<2<3

C.2<1<3

D.1=2=3

C

二. 多选题（共1题，共20分）

1. 使用飞桨的建模程序包括哪几个部分？
   20分

A.数据处理

B.模型设置

C.训练配置

D.训练过程

E.保存模型

ABCE
三. 判断题（共3题，共60分）

1. 我已经掌握了使用Github查找知识的方法？https://guides.github.com/activities/hello-world/
   20分

A.对

B.错

A

2. 此链接为开源社区Github中飞桨高层API板块？https://github.com/PaddlePaddle/hapi
   20分

A.对

B.错

A

3. 我已经掌握了使用飞桨官方文档查找知识的方法？https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/index_cn.html
   20分

A.对

B.错

A

第一节课后作业题

*1. 什么是人工智能、机器学习和深度学习？
10分

A.人工智能是方法，机器学习是路径，深度学习是实践

B.人工智能是目标，机器学习是人工智能实现的手段，深度学习是机器学习其中的一种方法

C.人工智能是前提，机器学习是实践，深度学习是机器学习之上的一种能力

B

• 2. 深度学习任务实施的万能公式是哪个？
     10分

A.数据准备、问题定义、模型选择和开发、模型训练和调优、模型评估测试、部署上线

B.问题定义、数据准备、模型选择和开发、模型训练和调优、模型评估测试、部署上线

C.问题定义、模型选择和开发、数据准备、模型训练和调优、模型评估测试、部署上线

B

3. model.prepare接口是用于做什么的？
   10分

A.模型封装

B.模型训练

C.模型配置

D.模型预测

C

4. paddle.Model接口是用于做什么的？
   10分

A.模型封装

B.模型训练

C.模型配置

D.模型预测

A

5. model.fit中哪个参数是用于指定训练日志展示格式的？
   10分

A.train_data

B.epochs

C.batch_size

D.verbose

D

6. model.predict接口是用于做什么的？
   10分

A.模型封装

B.模型训练

C.模型配置

D.模型预测

D

二. 多选题（共2题，共40分）

1. 深度学习中的基础概念包含哪几个？
   20分

A.神经元

B.神经网络

C.前向计算

D.反向传播

ABCD

2. 飞桨（PaddlePaddle）能用于做什么？
   20分

A.机器学习算法实现

B.深度学习任务开发

C.大规模分布式训练

ABC

第二节课后作业题

1. 今晚代码实践属于以下哪类任务？
   10分

A.图像分割

B.图像分类

C.图像检测

D.图像生成

B

2. 用摄像头对垃圾进行分类是图像分类任务吗？
   10分

A.是

B.不是

A

3. 猫狗识别属于以下哪种任务？
   10分

A.多分类任务

B.单分类任务
B
4. paddle.nn.Conv2D接口是用来搭建卷积神经网络中的哪个部分？
10分

A.池化层

B.激活函数

C.卷积层

D.归一化层

C

5. 卷积神经网络的开山鼻祖是哪个？
   10分

A.ResNet

B.Inception V3

C.LeNet

D.VGG

C

6. 经过15个[3, 3, 3]卷积核操作过后会得到多少通道的特征图？
   10分

A.18

B.17

C.16

D.15

D

7. ResNet中增加了一个什么特殊模块？
   10分

A.差异模块

B.残差模块

C.残疾模块
B
二. 多选题（共3题，共30分）

1. 有哪些问题会对用于提取特征的模型造成考验？
   10分

A.视角变化

B.光照条件

C.背景干扰

D.遮挡

ABCD

2. 池化层包含哪几种？
   10分

A.平均池化

B.最大池化

AB

3. 残差模块的意义包含哪些？
   10分

A.防止梯度爆炸

B.防止梯度消失

AB

第三节课后作业题

一. 单选题（共4题，共60分）

1. 一般情况下，回归任务的输出是离散值还是连续值？
   15分

A.离散值

B.连续值

B

2. 人脸关键点检测是分类任务还是回归任务？
   15分

A.分类任务

B.回归任务

B

3. 人脸关键点检测可以用哪个评估指标评估？
   15分

A.NME

B.Accuracy

A

4. 使用飞桨哪个API，可以组合数据预处理方法，依次对数据进行处理?
   15分

A.paddle.io.Dataset

B.paddle.vision.transforms.Compose

C.paddle.vision.models.resnet50

D.paddle.vision.transforms.ToTensor

B

二. 多选题（共2题，共40分）

1. 下列哪个损失函数可用于回归任务？
   20分

A.L1Loss

B.L2Loss

C.SmoothL1Loss

D.CrossEntropyLoss

BCD

2. 图像常见的数据预处理的方法有？
   20分

A.Grayscale

B.Normalize

C.Resize

D.RandomCrop

ABCD

第四节课后作业题

一. 单选题（共8题，共80分）

1. 在自然语言处理任务中，将字词、句子、篇章转换为id序列是必要步骤吗？
   10分

A.是的

B.不是

A

2. 在循环神经网络（RNN）里，处理句子里各个词时都会调用相同的网络单元吗？
   10分

A.是的

B.不是

A

3. 在循环神经网络（RNN）里，一般情况，句子里各个词是同时输入网络里，还是有序依次输入？
   10分

A.同时输入

B.有序依次输入

B

4. 交叉熵损失函数可以用于回归任务吗？
   10分

A.可以

B.不可以

B

5. 使用PaddleNLP哪个API，方便将数据统一成相同长度，组成批数据?
   10分

A.paddlenlp.Dataset

B.paddlenlp.data.Tuple

C.paddlenlp.data.Pad

C

6. 使用Paddle哪个API，能够对词向量做初始化？
   10分

A.paddle.nn.embedding

B.paddle.nn.Linear

C.paddle.io.DataLoader

A

7. 使用Paddle哪个API，能够对网络进行预测？
   10分

A.model.fit

B.model.evaluate

C.model.predict

D.model.prepare

C

8. paddle.nn.Linear的作用是？
   10分

A.构建线性变换层

B.配置激活函数

C.配置损失函数

D.配置优化器

A

二. 多选题（共2题，共20分）

1. 以下哪些场景涉及自然语言处理？
   10分

A.对话机器人

B.垃圾邮件识别

C.智能写作

D.搜索引擎

ABCD

2. 如果你的确学到了一两个知识点，欢迎通过各种方式支持我们。包括哪些方式呢？
   10分

A.去GitHub上找到我们的作品https://github.com/paddlepaddle/paddle，star、star、star～～～

B.去GitHub上找到NLP板块https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP，star、star、star～～～

C.在AI Studio上fork你喜欢的项目，疯狂实践。

D.认真做作业、弹幕、QQ群多多交流！

ABCD

第五节课后作业题

一. 单选题（共8题，共80分）

1. paddlenlp.datasets类和paddle.io.Dataset的关系，下列哪种描述最恰当？
   10分

A.毫无关系

B.paddlenlp.datasets继承自paddle.io.Dataset

B

2. 在循环神经网络（RNN）里，处理句子里各个词时都会调用相同的网络单元吗？
   10分

A.是的

B.不是

A

3. 在循环神经网络（RNN）里，一般情况，句子里各个词是同时输入网络里，还是有序依次输入？
   10分

A.同时输入

B.有序依次输入

B

4. 使用Paddle哪个API，能够加载模型？
   10分

A.model.load

B.model.download

A

5. encoder-decoder只能解决输入序列和输出序列等长的问题吗？
   10分

A.不是

B.是的

A

6. 使用Paddle哪个API，能实现线性变换层？
   10分

A.paddle.nn.embedding

B.paddle.nn.Linear

C.paddle.io.DataLoader

B

7. 使用Paddle哪个API，能够对网络进行训练？
   10分

A.model.fit

B.model.evaluate

C.model.predict

D.model.prepare

A

8. 关于Attention机制，下列哪种说法是错误的？
   10分

A.Attention机制是一系列注意力分配系数，也就是一系列权重参数。

B.Attention机制常用于encoder-decoder

C.Attention机制是一类优化器

C
二. 多选题（共2题，共20分）

1. 以下哪些场景涉及文本生成？
   10分

A.机器翻译

B.垃圾邮件识别

C.智能写作

D.搜索引擎

ACD

2. 如果你的确学到了一两个知识点，欢迎通过各种方式支持我们。包括哪些方式呢？
   10分

A.去GitHub上找到我们的作品https://github.com/paddlepaddle/paddle，star、star、star～～～

B.去GitHub上找到NLP板块https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP，star、star、star～～～

C.在AI Studio上fork你喜欢的项目，疯狂实践。

D.认真做作业、弹幕、QQ群多多交流！

ABCD

以上结果已经经过测试，可以放心食用！