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题目内容
（请给出正确答案）
A.在卷积神经网络中，采用平均池化可减小误差，适用于需要突出纹理等特征的场景中
B.ResNet通过增加恒等映射，增加参数从而减少模型优化的难度，实现性能提升
C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量，使模型可以处理任意尺寸的图像
D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布
答案
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第1题
A.OpenVINO对模型训练具有显著性能提升
B.经过OpenVINO的模型优化可以提升模型准确率
C.OpenVINO除支持C++外，还支持Python语言接口
D.OpenVINO在使用前需要经过Intel官方购买并授权
第2题
A.学习率控制每次更新参数的幅度,学习率越大模型准确率越高
B.固定学习率比Adam自动调整学习率更快训练完成
C.过高的学习值会使损失值不降反升
D.学习率对模型训练时长有影响，对模型性能没有影响
第3题
A.局部感知使网络可以提取图像的局部特征，而权值共享大大降低了网络的训练难度
B.通道数量越多，获得的特征图(Featuremap)就越多
C.卷积是指对图像的窗口数据和滤波矩阵做内积的操作，在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变
D.SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值，而后者可能会忽略来自图像边缘的值
第4题
A.“取代假说”认为互联网取代了现实的社交活动和强联系，从而提升幸福感
B.“激励假说”认为互联网会增强人们在现实生活中的友谊及幸福感
C.“富者更富假说”认为内向不擅长社交的人们能够通过使用网络获得更多的社交收益
D.“社会补偿假说”认为不擅长社交的人通过互联网提升了社交门槛
第5题
A.通过基站或接入点连接到有线网络
B. 终端设备之间可以直接通信
C. 无线终端设备通过连接基站或接入点来访问网络的
D. 网络中不需要基站或接入点
第7题
A.生成模型的输入可以是随机数
B.对抗生成网络包含生成模型与判别模型
C.判别模型需要输入带标签的真实样本
D.对抗生成网络不能用来产生新的图片
第9题
A.越是接近表层的人格特征，改变的可能性越小
B.越是接近内核的人格特征，改变的可能性越小
C.人格形成一旦形成，就不可能改变
D.人格改变是内在、深层的改变
第10题
A.路由黑洞对网络没有影响可以不用处理
B.如果在网络中的终端发送数据包到不在内网出现的网段,就会产生环路
C.配置黑洞路由可以解决路由黑洞的问题
D.精确由汇总可以避免跻由黑洞
