2025年人工智能训练师(初级)职业资格认定参考试题库含答案

2025年人工智能训练师(初级)职业资格认定参考试题库含答案一、单项选择题（每题1分，共30分。每题只有一个正确答案，请将正确选项填入括号内）1.在监督学习中，下列哪一项最能直接反映模型对未知数据的预测能力？（）A.训练集准确率B.验证集准确率C.损失函数值D.特征维度答案：B解析：验证集不参与参数更新，其准确率可近似反映模型在真实场景中的泛化能力；训练集准确率高可能仅表示过拟合。2.使用ImageNet预训练权重做迁移学习时，若新任务只有200张图片，最佳策略是：（）A.冻结全部卷积层，只训练全连接分类器B.解冻全部层，使用0.01倍原学习率C.仅冻结前两层卷积D.删除预训练分类层，随机初始化再训练答案：A解析：小数据集下，冻结特征提取层可防止过拟合；只训练末端分类器即可快速获得可接受性能。3.在PyTorch中，以下代码片段执行后，张量x的requires_grad属性为：x=torch.tensor([1.0,2.0],requires_grad=False)x=x+1A.TrueB.FalseC.随机D.报错答案：B解析：加法操作返回新张量，原requires_grad不会自动传递；需使用x.requires_grad_(True)显式开启。4.当学习率过大时，模型损失曲线最可能出现的现象是：（）A.单调下降B.震荡且不收敛C.平台期后陡降D.先升后降答案：B解析：学习率过大导致参数更新步长超出最优谷底，损失在高低值间剧烈震荡。5.在NLP任务中，将“小孩”映射到向量[0.2,–0.5,...]的过程称为：（）A.分词B.词形还原C.词嵌入D.命名实体识别答案：C解析：词嵌入是把离散词映射到连续向量空间，使语义相似词距离更近。6.下列关于数据增强的叙述，错误的是：（）A.对医学影像可随机旋转2°B.对文本可做同义词替换C.对语音可加背景噪声D.对表格数据可随机交换行答案：D解析：交换行会破坏样本标签对应关系，属于错误标注，而非合法增强。7.使用早停（earlystopping）时，应监测的指标是：（）A.训练损失B.验证损失C.参数L2范数D.梯度范数答案：B解析：验证损失上升意味着过拟合，触发早停可及时终止训练。8.在目标检测中，IoU=0.7表示：（）A.预测框与GT框交集面积占并集70%B.预测框面积是GT框70%C.中心点距离占对角线70%D.置信度为70%答案：A解析：IoU定义即交并比，衡量定位精度。9.对类别极度不平衡的二分类问题，首选评价指标是：（）A.准确率B.召回率C.F1scoreD.均方误差答案：C解析：F1score综合精度与召回，对不平衡更敏感；准确率易被多数类主导。10.在Transformer中，位置编码使用正弦函数的主要原因是：（）A.加速计算B.便于可视化C.可外推到更长序列D.减少参数量答案：C解析：正弦位置编码无训练参数，可泛化到训练时未见过的更长序列。11.模型蒸馏中，软标签来自：（）A.真实onehot标签B.教师模型softmax输出（高温）C.学生模型sigmoid输出D.数据增强后的标签答案：B解析：高温softmax放大次要类别信息，提供richer监督信号。12.在联邦学习场景下，客户端上传的是：（）A.原始数据B.梯度或参数C.损失值D.超参数答案：B解析：为保护隐私，仅上传梯度或权重差，服务器聚合后下发。13.使用Kfold交叉验证的主要目的是：（）A.减少训练时间B.降低方差，提高评估稳定性C.增加特征D.降低偏差答案：B解析：多次划分平均结果，可减少因单次划分偶然性带来的评估方差。14.在深度强化学习中，经验回放机制主要解决：（）A.探索不足B.样本相关性与非平稳分布C.稀疏奖励D.高方差策略答案：B解析：打破相邻样本高度相关，稳定神经网络训练。15.当batchsize加倍时，同一epoch内参数更新次数：（）A.加倍B.减半C.不变D.随机答案：B解析：epoch定义是完整遍历一次数据集，batch变大则step减少。16.在PyTorchLightning中，以下哪个方法名用于定义训练步？（）A.forwardB.training_stepC.trainD.optimizer_step答案：B解析：Lightning规定training_step返回损失，框架自动反向传播。17.对生成对抗网络，判别器损失突然降为0，说明：（）A.生成器太强B.判别器太强，生成器梯度消失C.学习率太小D.批归一化失效答案：B解析：判别器完美区分真假，生成器无法获得有效梯度，出现模式崩溃前兆。18.在AutoML中，超参搜索使用贝叶斯优化比网格搜索高效，因其：（）A.并行度更高B.利用先验与观测构建代理模型C.随机性更强D.内存占用小答案：B解析：贝叶斯优化通过高斯过程等代理模型，引导搜索至promising区域。19.对时间序列预测，以下做法最可能导致数据泄露的是：（）A.标准化时先fit整个数据集B.滑动窗口划分训练/测试C.使用过去30步预测下一步D.早停答案：A解析：先fit全集再划分，测试集信息通过均值方差泄露到训练集。20.在ONNX格式中，模型结构以什么方式保存？（）A.JSONB.ProtobufC.HDF5D.Pickle答案：B解析：ONNX使用protobuf序列化计算图，保证跨平台与语言。21.当GPU显存不足时，首选的即时缓解手段是：（）A.减小batchsizeB.降低学习率C.增加网络深度D.使用float64答案：A解析：batch减小直接降低激活占用；其他选项或无效或加剧问题。22.在文本分类中，将“手机”和“电话”视为同一词的技术是：（）A.词袋模型B.同义词归一C.ngramD.字符级CNN答案：B解析：通过同义词词典或词向量距离合并，减少词汇表稀疏。23.对回归任务，输出层激活函数通常选用：（）A.ReLUB.SigmoidC.线性（无激活）D.Tanh答案：C解析：回归目标为任意实数，线性输出层最自然。24.在模型部署阶段，TensorRT的主要优化不包括：（）A.层融合B.权重量化C.动态shape支持D.数据增强答案：D解析：数据增强属于训练阶段，TensorRT专注推理加速。25.使用混合精度训练时，损失缩放（lossscaling）是为解决：（）A.梯度爆炸B.梯度下溢C.权重衰减D.过拟合答案：B解析：float16动态范围小，乘以缩放因子可防止小梯度归零。26.在Kubernetes中，为训练任务申请2块GPU应声明资源：（）A.cpu:2B.memory:2GiC./gpu:2D.gpu:2答案：C解析：K8s使用厂商特定扩展资源格式，/gpu为官方键名。27.当模型在测试集表现远差于训练集，首要检查：（）A.是否过拟合B.学习率是否太小C.batchsize是否太大D.是否欠拟合答案：A解析：训练好测试差是典型过拟合，需加正则、增数据或简化模型。28.在Python中，以下代码运行后数组a的shape为：a=np.random.rand(10,1,28,28)a=a.squeeze()A.(10,28,28)B.(10,1,28,28)C.(280,28)D.(7840,)答案：A解析：squeeze移除所有长度为1的轴，保留10×28×28。29.在联邦学习中，FedAvg算法的服务器端更新规则是：（）A.加权平均客户端参数B.随机挑选一个客户端参数C.累加梯度后SGDD.使用Adam更新答案：A解析：按各客户端数据量加权平均，实现通信高效聚合。30.对BERT模型微调时，最大序列长度设为128而非512，主要好处是：（）A.提高准确率B.减少训练时间和显存C.增加可学习参数D.提高泛化答案：B解析：序列缩短使attention计算O(n²)下降，批次可放大，训练更快。二、多项选择题（每题2分，共20分。每题有两个或以上正确答案，多选少选均不得分）31.以下哪些操作可有效缓解神经网络过拟合？（）A.DropoutB.L2正则C.增加网络深度D.数据增强答案：ABD解析：增加深度反而加剧过拟合，其余均可提升泛化。32.在PyTorch中，以下哪些函数可实现梯度裁剪？（）A.torch.nn.utils.clip_grad_norm_B.torch.nn.utils.clip_grad_value_C.torch.autograd.gradD.torch.optim.lr_scheduler.StepLR答案：AB解析：clip_grad_norm_与clip_grad_value_为官方实现；C仅计算梯度，D为学习率调度。33.关于ROC曲线，下列说法正确的是：（）A.横轴为FPRB.纵轴为TPRC.AUC越大越好D.适用于多分类微平均答案：ABCD解析：ROC定义如此；多分类可对每类计算后微平均。34.以下属于无监督学习任务的有：（）A.Kmeans聚类B.PCA降维C.自编码器重建D.图像语义分割答案：ABC解析：语义分割需像素级标签，为监督学习。35.在模型部署到移动端时，常用的模型压缩技术包括：（）A.通道剪枝B.权重量化C.知识蒸馏D.增加卷积核大小答案：ABC解析：增加核大小会扩大模型，与压缩目标相反。36.以下哪些指标可用于回归任务评估？（）A.MAEB.RMSEC.R²D.交叉熵答案：ABC解析：交叉熵用于分类。37.在Transformer训练时，以下哪些设置可加速收敛？（）A.学习率预热B.Adam优化器C.LayerNorm后置D.使用ReLU替代GELU答案：ABC解析：预热稳定早期训练；LayerNorm后置为PreLN结构，加速收敛；GELU与ReLU差异小，非主因。38.关于卷积神经网络，下列说法正确的是：（）A.卷积核参数共享减少计算量B.池化层可提升平移不变性C.空洞卷积可扩大感受野D.反卷积一定放大特征图尺寸答案：ABC解析：反卷积当stride<1或padding特殊时可能缩小，非“一定”放大。39.在数据标注阶段，为降低主观误差，可采取：（）A.多人标注取多数投票B.制定详细标注手册C.随机打乱样本顺序D.使用预标注模型辅助答案：ABD解析：打乱顺序与主观误差无直接因果。40.以下哪些Python库可直接读取ONNX模型并进行推理？（）A.onnxruntimeB.OpenVINOC.TensorRTD.pandas答案：ABC解析：pandas为数据分析库，不支持ONNX推理。三、判断题（每题1分，共10分。正确请填“√”，错误填“×”）41.使用ReLU激活的神经网络一定不会出现梯度消失。（）答案：×解析：ReLU在负区间梯度为0，深层网络仍可能出现“死神经元”导致梯度无法回传。42.在联邦学习中，各客户端本地数据无需独立同分布。（）答案：√解析：NonIID为FL研究常见设定，算法需额外处理。43.模型参数越多，训练损失一定越低。（）解析：参数多易过拟合，训练损失可更低，但“一定”过于绝对；若优化失败可能更高。答案：×44.对时间序列数据，未来信息不可用于训练阶段特征提取。（）答案：√解析：用未来值算特征属于泄露，必须严格避免。45.使用混合精度训练时，权重主副本仍需保持float32。（）答案：√解析：masterweights保留float32可累加小更新，避免量化误差累积。46.在Keras中，设置pile(metrics=['accuracy'])即可用于回归任务评估。（）答案：×解析：accuracy用于分类，回归应选mae、mse等。47.知识蒸馏中，教师模型参数量必须大于学生模型。（）答案：×解析：只要教师性能更好即可，参数量非必须更大。48.对图像分类，将像素值归一化到[0,1]比[0,255]更易收敛。（）答案：√解析：小数值降低梯度量级，与权重同尺度，优化更稳定。49.在Kubernetes中，GPU资源属于可压缩资源。（）答案：×解析：GPU为不可压缩资源，一旦分配无法超售。50.使用BERT时，[CLS]向量已融合整句语义信息，可直接用于分类。（）答案：√解析：预训练NSP任务使[CLS]聚合全局信息，常规做法即取该向量接全连接。四、填空题（每空2分，共20分）51.在PyTorch中，若需将模型保存为通用格式，可使用torch.onnx.export，需先调用model.eval()并设置参数________=torch.randn(1,3,224,224)。答案：example_inputs解析：example_inputs提供静态图追踪所需样例。52.若学习率设为0.01，使用余弦退火衰减，T_max=100，则第50个epoch的lr为________。答案：0.005解析：余弦曲线在T_max/2时降至最低值一半，0.01×(1+cos(π×50/100))/2=0.005。53.在目标检测评价中，mAP@0.5表示IoU阈值为0.5时的________AP平均值。答案：各类别解析：mAP先算每类AP再平均。54.使用Adam优化器时，超参beta1常取________。答案：0.9解析：PyTorch默认0.9，控制一阶矩衰减。55.在NLP任务中，将“20250630”替换为“[DATE]”的过程称为________归一化。答案：实体解析：属于命名实体归一，减少词汇稀疏。56.若batchsize=32，epoch=5，数据集大小=800，则总更新步数为________。答案：125解析：800/32=25step/epoch，5×25=125。57.在模型量化中，将float32映射到int8，缩放因子s的计算公式为s=(maxmin)/________。答案：255解析：8位无符号整数量化区间255个离散值。58.联邦学习系统架构中，负责聚合参数的角色常称为________服务器。答案：参数或聚合解析：即parameterserver。59.在深度强化学习DDPG算法中，策略网络称为________网络。答案：Actor解析：Actor输出动作，Critic评估价值。60.使用TensorBoard时，默认启动命令为tensorboard________logdir=runs。答案：解析：logdir指定日志目录。五、简答题（每题10分，共30分）61.描述一次完整的图像分类模型训练流程，从数据准备到模型保存，并指出每一步需关注的风险点。答案与解析：1)数据获取：爬取或开源数据集，风险：版权、隐私泄露；需脱敏与合规审查。2)数据清洗：剔除损坏、分辨率异常图片，风险：误删导致分布偏移；应记录删除日志。3)划分训练/验证/测试：按分层抽样保持类别比例，风险：时间序列未按时间划分导致泄露；需按时间切分。4)数据增强：随机翻转、裁剪、颜色抖动，风险：过度增强引入不真实样本；需可视化确认。5)标准化：计算训练集均值方差，风险：测试集统计量混入训练集；必须训练集fit后transform全集。6)模型构建：选EfficientNetB0，风险：复杂度过高显存不足；先用小模型做冒烟测试。7)训练：使用交叉熵、Adam、余弦衰减、earlystopping，风险：学习率过大震荡；需监控验证损失。8)正则：加LabelSmoothing、Dropout，风险：平滑系数过大欠拟合；网格搜索0.05~0.2。9)模型选择：取验证最佳ck