2020年上海市高等学校信息技术水平考试试卷四级人工智能（视觉技术方向模拟卷）（本试卷考试时间150分钟）一、单选题(本大题16道小题，每小题1分，共16分），从下面题目给出的A、B、C、D四个可供选择的答案中选择一个正确答案。1.在回归模型中，下列____在权衡欠拟合和过拟合中影响最大。A.多项式阶数B.更新权重w时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降C.使用常数项D.增加数据量2.A和B分别代表两个事件，如果P(A,B)降低，同时P(A)上升，____是正确的。A.P(B|A)降低B.P(A|B)降低C.P(B)降低D.P(B)上升3.癌症检查数据样本有10000个，其中10个数据祥本是有癌症，其它是无癌症。假设分类模型在无癌症数据9990中预测正确了9980个，在10个癌症数据中预测正确了9个，此时真阳=9，真阴=9980，假阳=10，假阴=1。则该分类模型的F1-score为____。A.62.07%B.99.89%C.47.36%D.76.27%4.在测试一假设h时，发现在一包含n=1000个随机抽取样例的样本s上，它出现r=300个错误,计算errors(h)的标准差为____。A.0.0145B.0.145C.1.45D.14.55.下表为某训练集数据，其中X1，X2为特征，Y为分类标记，则使用该训练集学习到的朴素贝叶斯分类器对x=(1，M)的分类结果为____。A.0B.1C.不确定D.0和1都有可能6.关于主成分分析算法，以下步骤____是错误的。A.对所有样本进行去中心化B.计算样本的协方差矩阵C.对协方差矩阵做特征值分解D.取最大的低维空间维数特征值所对应的特征向量输出投影矩阵7.四个点坐标为(1,1)，(1,0)，(-1,-1)，(-1,0)，用SVM分类的决策边界是____。A.x=0B.y=xC.y=-xD.y=08.在大数据集上训练决策树，为减少训练时间，可使用以下________方法。A.减少树的深度B.增加树的深度C.增加学习率D.减少树的数量9.关于偏差和方差，以下说法不正确的是____。A.如果能保证或验证一批训练集来自同一个分布，算法在这批训练集上的学习结果会是一致的B.偏差-方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解C.泛化误差可以分解为偏差、方差和噪声之和D.方差与偏差通常是有冲突的，其中方差刻画数据扰动造成的影响，偏差刻画的是学习算法本身的拟合能力10.下列哪个神经网络结构会发生权重共享________。A.卷积神经网络和循环神经网络B.卷积神经网络C.循环神经网络D.全连接神经网络11.______不是双目立体视觉中的重要步骤。A.图像滤波B.立体匹配C.相机标定D.图像校正12.图像的边缘以及其他灰度突变与______相关。A.高频分量B.低频分量C.具有高频和其他突变的边缘，灰度具有低频分量D.低频边缘和其他灰度突变的高频分量13.BatchNorm层对于inputbatch会统计出mean和variance用于计算EMA。如果inputbatch的shape为(B,C,H,W)，统计出的mean和variance的shape为______。A.1*C*1*1B.B*1*1*1C.B*C*1*1D.1*1*1*114.梯度下降算法的正确步骤是______。a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差A.dcaebB.dacebC.dceabD.daecb15.在训练一个卷积神经网络时，不同最优化方式，如SGD，ADAM下列说法中正确的是______。A.相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果B.在实际场景下，应尽量使用ADAM，避免使用SGDC.同样的初始学习率情况下，ADAM的收敛速度总是快于SGD方法D.同样的初始学习率情况下，ADAM比SGD容易过拟合16.在训练一个卷积神经网络时，不同最优化方式，如SGD，ADAM下列说法中正确的是______。A.相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果B.在实际场景下，应尽量使用ADAM，避免使用SGDC.同样的初始学习率情况下，ADAM的收敛速度总是快于SGD方法D.同样的初始学习率情况下，ADAM比SGD容易过拟合二、多选