机器视觉与边缘计算应用：卷积神经网络基础单元测试与答案.docx

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1、一、单项选择题1、对于卷积神经网络而言，减少梯度消失不适合采用以下哪些方法?A.增大学习率B.减少通道数C.减少网络深度（隐层个数）D.skip connection正确答案：B2、AlexNet使用ReLU激活函数的好处不包括以下哪个方面？A.开销小、计算快B.梯度为0时神经元难以正常工作C.提高1网络训练速度D.缓解了梯度消失问题正确答案：B3、有关VGG网络的说法，以下哪个说法是错误的？A.使用了 dropout减少过拟合B.多个3X3小卷积的级联效果与5X5和7X7的大卷积核功能相仿C.使用不同数量的卷积核拼成模块，同一模块特征图的尺寸不变D.卷积层与池化层是一一配对的正确答案：D4、

2、VGG对图像的分类准确度高于AlexNet的原因是下面的哪一项？A.更少的隐层B.较大的卷积核C.多个卷积层组成的模块D.训练次数多正确答案：C5、对于GoogLeNet网络，以下哪个说法是错误的？A.网络的宽度和深度都得到了加强，特征获得更充分B.通过线性堆叠各种Inception模块，在不明显增加网络课训练参数 的情况下，提升网络的性能C. GoogLeNet的两个辅助分类器的主要目的是增加分类子模型，提高 分类准确度D.为适应不同大学的图形特征的获取，采用了多种大小的卷积核 正确答案：C6、提高卷积神经网络分类准确性，以下哪个方法可能是无效的？A.使用图像进行旋转、裁剪、拉伸、裁剪等进行

3、样本增强B.增加可调整参数的隐层数目C.采用小卷积核，提高通道的个数D.增强特征获取能力对样本按照一定的方式排序正确答案：D7、哪个权重的取值或调整方法不能改善卷积神经网络的训练和性 能？A. He初始化dropoutB. batch normalizationD.任意随机初始化正确答案：D8、ResNet的特点不包括以下哪一点？A.模型参数明显增加B.特征的重用C.减少深层网络的梯度消失问题D.增强特征的获取能力正确答案：A9、当像素中的参数(R二255, G=0, B=0)时此像素显示红色，假设像素中的参数为(R=0, G=0, B=255)时，该像素显示什么颜色？A.绿色B.蓝色C.白色

4、D.黄色正确答案：B10、当改变图片中每个像素值，使每一点的像素值更改为它的周围8个像素的的平均值，该图片会变得？A.不变B.更清晰C.更模糊D.不确定正确答案：C11、理想情况下，当深度神经网络训练完成时，训练网络的误差将会？A.趋近1B.趋近100C.趋近0D.趋近-1正确答案：C12、OpenVINO工具套件中用于模型优化以及推理加速的组件是？A.推理引擎B.模型优化器和推理引擎C.参考实例D.模型优化器正确答案：B13、英特尔 OpenVINO工具套件支持以下操作系统？A. macOSWindows 10C.其余都是D. Ubuntu正确答案：c14、OpenVINO的优点不包括以下哪

5、个方面？A.提供多种方便调用的计算机视觉功能库B.支持支FPGA Movidius，M神经计算棒、Movidius叫PU等视觉加速器 设计C.不能支持云计算D.方便对计算机视觉标准OpenCV等优化调用正确答案：C15、下面哪个选项不是OpenVINO推理引擎的功能？A.辅助训练模型B.支持优化后的模型执行加速C.对OpenCV等图像处理库进行指令加速D.执行用户层的优化模型调用正确答案：A二、多项选择题1、以下哪个是AlexNet的创新点？A.共享权重B.双GPU训练（分组卷积）C. Relu激活函数和重叠池化dropout正确答案：B、C、D2、ResNet中引入shortcut的功能包括

6、以下哪些？A.减少了计算量B. ResNet的梯度通过shortcut回到更早的层，缓解了网络因为深度增大导致的梯度消失C.引入残差模块，简化了学习D.改善了网络的特征获取能力正确答案：B、C、D3、以下关于OpenVINCP工具套件的说法，哪些说法是正确的？A. OpenVINOTM工具套件提供云计算服务OpenVINOTM工具套件免费提供开发者下载与使用B. OpenVINCP工具套件提供了 一个开源版本OpenVINOTM工具套件提供了学习资料、演示例如以及具体实例正确答案：B、C、D4、OpenVINO平台的输入是以下哪两种文件？它们可以来自于主流开 源的TensorFlow等机器学习平台。A. *. pb文件*. batB. *. config*. py正确答案：A、C5、以下有关OpenVINO优化器的说法错误的选项是？A.用户可以调用模型的接口B.把模型优化为中间表示形式(IR)C.将预训练好的模型读入内存D.中间文件包括描述网络结构的、模型权重和偏置都存储在.xml文 件中正确答案：A、D