第一章 单元测试

1、 问题:Transformer网络引入了哪些关键机制来提高序列建模能力？（ ）
选项：
A:自注意力机制
B:多头注意力
C:池化层
D:卷积操作
答案: 【
自注意力机制
多头注意力
】

2、 问题:提出了残差模块这一“快捷通道”，解决网络过深难训练问题的是哪一个网络模型？（ ）
选项：
A:LeNet5
B:AlexNet
C:ResNet
D:GoogleNet
答案: 【
ResNet
】

3、 问题:基于灰度值的经典分割算法缺点是（ ）
选项：
A:对图像中的噪声敏感
B:对灰度差异不明显的效果较差
C:不同目标灰度值有重叠的部分效果较差
D:运算效率较低
答案: 【
对图像中的噪声敏感
对灰度差异不明显的效果较差
不同目标灰度值有重叠的部分效果较差
】

4、 问题:循环神经网络常被用于视觉描述生成任务模型中的原因主要为？（ ）
选项：
A:循环神经网络可以处理序列信息
B:循环神经网络具有参数共享特性
C:循环神经网络可以提取图像信息
D:循环神经网络可以提取文本语言信息
答案: 【
循环神经网络可以处理序列信息
】

5、 问题:以下选项属于对抗机器学习主要研究内容的是（ ）。
选项：
A:对抗攻击
B:对抗防御
C:对抗生成
D:深度伪造
答案: 【
对抗攻击
对抗防御
】

第二章 单元测试

1、 问题:关于视频行为检测任务的评估指标，以下说法错误的是（ ）
选项：
A:与目标检测类似，行为检测使用IoU作为评估指标
B:时序行为检测需要计算预测结果与真实行为在时序上的IoU
C:时空行为检测只需要计算空间上的IoU
D:IoU的值越大，代表预测框与真实框的贴合程度越高
答案: 【
时空行为检测只需要计算空间上的IoU
】

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