基于Transformer的图像检索系统设计考核试卷

基于Transformer的图像检索系统设计考核试卷一、单项选择题（每题1分，共30题）1.Transformer模型的核心组件是？A.卷积层B.循环神经网络C.自注意力机制D.全连接层2.在图像检索系统中，Transformer主要用于处理？A.图像的局部特征B.图像的全局特征C.文本的语义信息D.图像的色彩信息3.图像检索系统中，预训练模型的目的是？A.提高计算效率B.增强模型泛化能力C.减少数据需求D.提升模型训练速度4.以下哪个不是Transformer的优缺点？A.计算复杂度高B.适合并行计算C.对长距离依赖处理效果好D.参数量小5.在图像检索系统中，多模态检索指的是？A.多种图像格式B.图像和文本结合C.多个摄像头D.多种图像处理算法6.以下哪个不是常用的图像特征提取方法？A.CNNB.RNNC.TransformerD.GAN7.图像检索系统中，召回率是指？A.正确检索到的图像数量B.总图像数量C.正确检索到的图像数量占总图像数量的比例D.检索到的图像数量8.精确率是指？A.正确检索到的图像数量B.总图像数量C.正确检索到的图像数量占检索到的图像数量的比例D.检索到的图像数量9.在图像检索系统中，损失函数通常使用？A.均方误差B.交叉熵C.均值绝对误差D.L1损失10.以下哪个不是常用的图像检索评估指标？A.P-R曲线B.平均精度（AP）C.召回率D.F1分数11.在图像检索系统中，数据增强的目的是？A.增加数据量B.提高模型泛化能力C.减少计算量D.提升模型训练速度12.以下哪个不是常用的数据增强方法？A.随机裁剪B.随机翻转C.随机旋转D.随机失真13.在图像检索系统中，索引的目的是？A.提高检索速度B.减少存储空间C.增加数据量D.提升模型训练速度14.以下哪个不是常用的索引方法？A.K-D树B.R树C.Hash表D.神经网络15.在图像检索系统中，相似度计算通常使用？A.余弦相似度B.欧氏距离C.曼哈顿距离D.均方误差16.以下哪个不是常用的相似度计算方法？A.余弦相似度B.欧氏距离C.Jaccard相似度D.均方误差17.在图像检索系统中，反向传播算法用于？A.特征提取B.模型训练C.数据增强D.指标评估18.以下哪个不是常用的优化算法？A.SGDB.AdamC.RMSpropD.L-BFGS19.在图像检索系统中，BatchNormalization的作用是？A.提高计算效率B.减少梯度消失C.增加数据量D.提升模型训练速度20.以下哪个不是常用的BatchNormalization方法？A.BatchNormalizationB.LayerNormalizationC.InstanceNormalizationD.GroupNormalization21.在图像检索系统中，Dropout的作用是？A.提高计算效率B.减少过拟合C.增加数据量D.提升模型训练速度22.以下哪个不是常用的Dropout方法？A.DropoutB.SpatialDropoutC.BatchNormalizationD.LayerNormalization23.在图像检索系统中，迁移学习的目的是？A.减少数据需求B.提高模型泛化能力C.增加数据量D.提升模型训练速度24.以下哪个不是常用的迁移学习方法？A.微调B.特征提取C.数据增强D.损失函数设计25.在图像检索系统中，多任务学习指的是？A.多个任务并行B.多个模型结合C.一个模型多个任务D.多个数据集结合26.以下哪个不是常用的多任务学习方法？A.多任务学习B.迁移学习C.数据增强D.损失函数设计27.在图像检索系统中，注意力机制的作用是？A.提高计算效率B.减少梯度消失C.提高模型泛化能力D.提升模型训练速度28.以下哪个不是常用的注意力机制？A.Self-AttentionB.Multi-HeadAttentionC.TransformerD.CNN29.在图像检索系统中，量化指的是？A.数据压缩B.模型压缩C.数据增强D.模型训练30.以下哪个不是常用的量化方法？A.量化B.精简C.压缩D.迁移学习二、多项选择题（每题2分，共20题）1.Transformer的优缺点包括？A.计算复杂度高B.适合并行计算C.对长距离依赖处理效果好D.参数量小2.图像检索系统中，常用的特征提取方法包括？A.CNNB.RNNC.TransformerD.GAN3.图像检索系统中，常用的评估指标包括？A.P-R曲线B.平均精度（AP）C.召回率D.F1分数4.数据增强的目的是？A.增加数据量B.提高模型泛化能力C.减少计算量D.提升模型训练速度5.常用的数据增强方法包括？A.随机裁剪B.随机翻转C.随机旋转D.随机失真6.索引的目的是？A.提高检索速度B.减少存储空间C.增加数据量D.提升模型训练速度7.常用的索引方法包括？A.K-D树B.R树C.Hash表D.神经网络8.相似度计算通常使用？A.余弦相似度B.欧氏距离C.曼哈顿距离D.均方误差9.常用的相似度计算方法包括？A.余弦相似度B.欧氏距离C.Jaccard相似度D.均方误差10.优化算法包括？A.SGDB.AdamC.RMSpropD.L-BFGS11.BatchNormalization的作用是？A.提高计算效率B.减少梯度消失C.增加数据量D.提升模型训练速度12.常用的BatchNormalization方法包括？A.BatchNormalizationB.LayerNormalizationC.InstanceNormalizationD.GroupNormalization13.Dropout的作用是？A.提高计算效率B.减少过拟合C.增加数据量D.提升模型训练速度14.常用的Dropout方法包括？A.DropoutB.SpatialDropoutC.BatchNormalizationD.LayerNormalization15.迁移学习的目的是？A.减少数据需求B.提高模型泛化能力C.增加数据量D.提升模型训练速度16.常用的迁移学习方法包括？A.微调B.特征提取C.数据增强D.损失函数设计17.多任务学习的目的是？A.多个任务并行B.多个模型结合C.一个模型多个任务D.多个数据集结合18.常用的多任务学习方法包括？A.多任务学习B.迁移学习C.数据增强D.损失函数设计19.注意力机制的作用是？A.提高计算效率B.减少梯度消失C.提高模型泛化能力D.提升模型训练速度20.常用的注意力机制包括？A.Self-AttentionB.Multi-HeadAttentionC.TransformerD.CNN三、判断题（每题1分，共20题）1.Transformer模型的核心组件是自注意力机制。（正确）2.在图像检索系统中，Transformer主要用于处理图像的全局特征。（正确）3.图像检索系统中，预训练模型的目的是提高模型泛化能力。（正确）4.以下哪个不是Transformer的优缺点：计算复杂度高。（正确）5.在图像检索系统中，多模态检索指的是图像和文本结合。（正确）6.以下哪个不是常用的图像特征提取方法：RNN。（正确）7.图像检索系统中，召回率是指正确检索到的图像数量占总图像数量的比例。（正确）8.精确率是指正确检索到的图像数量占检索到的图像数量的比例。（正确）9.在图像检索系统中，损失函数通常使用交叉熵。（正确）10.以下哪个不是常用的图像检索评估指标：F1分数。（正确）11.在图像检索系统中，数据增强的目的是提高模型泛化能力。（正确）12.以下哪个不是常用的数据增强方法：随机失真。（正确）13.在图像检索系统中，索引的目的是提高检索速度。（正确）14.以下哪个不是常用的索引方法：神经网络。（正确）15.在图像检索系统中，相似度计算通常使用余弦相似度。（正确）16.以下哪个不是常用的相似度计算方法：Jaccard相似度。（正确）17.在图像检索系统中，反向传播算法用于模型训练。（正确）18.以下哪个不是常用的优化算法：L-BFGS。（正确）19.在图像检索系统中，BatchNormalization的作用是减少梯度消失。（正确）20.以下哪个不是常用的BatchNormalization方法：GroupNormalization。（正确）四、简答题（每题5分，共2题）1.简述Transformer在图像检索系统中的作用和优势。答：Transformer在图像检索系统中主要用于处理图像的全局特征，通过自注意力机制捕捉图像中的长距离依赖关系