2026商汤科技秋招面试题及答案

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单项选择题（每题2分，共10题）1.以下哪种算法不属于深度学习算法？A.K-均值算法B.卷积神经网络C.循环神经网络D.长短时记忆网络2.图像分类任务中常用的损失函数是？A.均方误差B.交叉熵损失C.铰链损失D.Huber损失3.以下哪个不是人工智能的研究领域？A.自然语言处理B.数据库管理C.计算机视觉D.机器学习4.梯度下降法中，学习率设置过大可能导致？A.收敛速度慢B.无法收敛C.陷入局部最优D.模型欠拟合5.以下哪种数据增强方法不适用于文本数据？A.随机替换单词B.旋转C.同义词替换D.随机插入单词6.以下哪个是无监督学习算法？A.决策树B.支持向量机C.主成分分析D.逻辑回归7.神经网络中，激活函数的作用是？A.增加模型复杂度B.引入非线性C.减少过拟合D.提高收敛速度8.在PyTorch中，以下哪个函数用于创建张量？A.tf.Tensor()B.np.array()C.torch.Tensor()D.pd.DataFrame()9.以下哪个不是计算机视觉的应用场景？A.语音识别B.目标检测C.图像分割D.人脸识别10.以下哪个指标用于衡量分类模型的性能？A.均方根误差B.准确率C.召回率D.以上都是多项选择题（每题2分，共10题）1.以下属于深度学习框架的有？A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Caffe2.数据预处理的常见操作包括？A.数据清洗B.特征缩放C.数据编码D.数据采样3.以下哪些是属于循环神经网络的变种？A.LSTMB.GRUC.CNND.ResNet4.影响模型泛化能力的因素有？A.训练数据量B.模型复杂度C.学习率D.正则化方法5.优化算法包括以下哪些？A.随机梯度下降B.AdagradC.AdamD.RMSProp6.自然语言处理的任务包括？A.机器翻译B.情感分析C.文本生成D.词性标注7.计算机视觉中的数据集有？A.CIFAR-10B.MNISTC.ImageNetD.COCO8.神经网络中常用的正则化方法有？A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.早停法9.以下哪些可以提高模型的性能？A.增加训练数据B.调整超参数C.采用更复杂的模型架构D.进行数据增强10.以下属于监督学习的算法有？A.线性回归B.朴素贝叶斯C.聚类算法D.强化学习判断题（每题2分，共10题）1.深度学习模型一定比传统机器学习模型效果好。（）2.过拟合是指模型在训练集和测试集上的表现都很差。（）3.卷积神经网络主要用于处理序列数据。（）4.支持向量机可以用于分类和回归任务。（）5.数据增强可以提高模型的泛化能力。（）6.梯度消失问题只会出现在循环神经网络中。（）7.主成分分析是一种有监督学习算法。（）8.随机森林是由多个决策树组成的集成学习模型。（）9.交叉验证可以用来评估模型的性能。（）10.逻辑回归是一种线性分类模型。（）简答题（每题5分，共4题）1.简述过拟合和欠拟合的区别。过拟合是模型对训练数据拟合过好，学了噪声，在测试集表现差；欠拟合是模型未学到数据规律，训练集和测试集表现都不佳。2.什么是梯度消失和梯度爆炸问题？梯度消失指在反向传播中梯度变得极小，参数更新缓慢甚至停止；梯度爆炸则是梯度变得极大，导致参数更新过大，模型不稳定。3.简述卷积神经网络的主要组成部分。主要有卷积层，用于提取特征；池化层，降维并保留重要信息；全连接层，整合特征进行分类或回归。4.简述数据清洗的主要步骤。先识别数据中的缺失值、异常值和重复值，再根据情况用删除、填充或修正等方法处理，最后验证清洗后数据的质量。讨论题（每题5分，共4题）1.讨论如何选择合适的深度学习模型？要考虑数据类型和规模，图像选CNN，序列选RNN及其变种。任务目标也很关键，分类、回归等任务适用不同模型。还需结合计算资源和时间成本，简单问题可选简单模型。2.讨论数据增强在计算机视觉中的重要性。数据增强可扩充数据集，缓解数据不足问题，让模型接触更多样本。能提高模型泛化能力，使其对不同角度、光照等情况更鲁棒，减少过拟合，提升模型在真实场景的性能。3.讨论如何优化深度学习模型的性能？可增加数据量或做数据增强，让模型学更多信息。调整超参数如学习率、批量大小等。采用正则化方法和更优架构，如残差连接。也可换用更好的优化算法，如Adam等。4.讨论监督学习和无监督学习的应用场景差异。监督学习有标签数据，适用于有明确预测或分类目标的场景，如垃圾邮件分类、房价预测。无监督学习无标签，多用于发现数据内在结构和模式，像客户分群、异常检测。答案单项选择题1.A2.B3.B4.B5.B6.C7.B8.C9.A10.D多项选择题