2025四川长虹虹微科技有限公司招聘计算机视觉算法研究员岗位拟录用人员笔试历年备考题库附带答案详解

2025四川长虹虹微科技有限公司招聘计算机视觉算法研究员岗位拟录用人员笔试历年备考题库附带答案详解一、选择题从给出的选项中选择正确答案（共50题）1、某研究团队在进行图像分类实验时，发现模型在训练集上准确率很高，但在测试集上表现较差。下列最可能的原因是：A.训练数据量不足B.模型出现过拟合C.学习率设置过低D.使用了不合适的激活函数2、“所有能识别猫的算法都能识别动物，但并非所有能识别动物的算法都能识别猫。”根据上述陈述，下列哪项一定为真？A.有些能识别动物的算法不能识别猫B.能识别猫的算法不一定能识别狗C.所有不能识别猫的算法都不能识别动物D.能识别动物的算法都能识别猫3、某算法团队在进行图像分类任务时，发现模型在训练集上准确率很高，但在测试集上表现明显下降。以下最可能的原因是：A.训练样本数量不足B.模型发生了过拟合C.特征提取器选择不当D.数据预处理方式错误4、“所有能识别猫的模型都能识别动物，但并非所有能识别动物的模型都能识别猫。”根据上述陈述，下列哪项一定为真？A.有些能识别猫的模型不能识别动物B.能识别动物的模型数量多于能识别猫的模型C.识别猫的模型是识别动物模型的子集D.识别动物是识别猫的充分条件5、某研究团队在图像分类任务中发现模型在训练集上准确率高达98%，但在测试集上仅为65%。以下最可能的原因是：A.模型欠拟合B.训练数据量不足C.模型过拟合D.特征提取能力弱6、“所有能被光线捕捉的物体都具有表面纹理，而红外成像可以检测到表面温度差异。因此，红外图像中也能反映纹理信息。”这一推理属于：A.演绎推理B.归纳推理C.类比推理D.因果推理7、某研究团队在进行图像分类实验时发现，随着网络层数加深，模型准确率并未持续提升反而下降。这一现象最可能的原因是：A.训练数据不足B.学习率设置过高C.模型出现退化问题D.激活函数选择不当8、“所有能识别面部特征的系统都依赖深度学习技术”与“有些面部识别系统不使用深度学习技术”之间的逻辑关系是：A.矛盾关系B.反对关系C.蕴含关系D.等价关系9、某公司在进行图像识别系统优化时，发现模型在训练集上准确率极高，但在测试集上表现明显下降。以下哪项最可能是导致该现象的主要原因？A.训练数据量过大B.模型出现过拟合C.使用了卷积神经网络D.测试集样本过多10、若“智能”之于“算法”，则“清晰”之于（）。A.图像B.思维C.声音D.显示11、某研究团队在图像识别任务中发现，随着模型深度增加，识别准确率先上升后下降。这一现象最可能的原因是：A.模型参数量不足，无法拟合复杂特征B.数据集标签存在严重噪声C.网络层数过多导致梯度消失或爆炸D.图像分辨率过低影响特征提取12、“所有能识别猫的算法都能识别动物，但并非所有能识别动物的算法都能识别猫。”根据这句话，下列推理正确的是：A.能识别猫的算法一定不能识别狗B.不能识别动物的算法一定不能识别猫C.能识别动物的算法一定能识别猫D.不能识别猫的算法一定不能识别动物13、某研究团队在进行图像分类任务时，发现模型在训练集上准确率很高，但在测试集上表现明显下降。以下最可能的原因是：A.模型欠拟合B.训练数据量不足C.模型过拟合D.学习率设置过低14、“所有能识别图像的系统都使用深度学习技术”与“有些使用深度学习技术的系统并不能识别图像”之间逻辑关系是：A.可同真，可同假B.可同真，不可同假C.不可同真，可同假D.不可同真，不可同假15、某研究团队在图像分类任务中发现模型在训练集上准确率很高，但在测试集上表现明显下降。以下最可能的原因是：A.学习率设置过低B.模型发生了过拟合C.训练数据量过大D.使用了预训练模型16、依次填入下列横线处的词语，最恰当的一组是：_________科技发展迅速，我们应保持持续学习的态度，_________避免被时代淘汰。A.因为从而B.即使才能C.虽然但是D.不仅而且17、某单位计划组织一次内部技术交流会，共有5个部门参与，每个部门需派出1名代表发言。若甲部门的发言顺序不能排在前两位，且乙部门不能排在最后一位，则不同的发言顺序共有多少种？A.72B.84C.96D.10818、依次填入下列横线处的词语，最恰当的一项是：

面对技术快速迭代的挑战，我们不能________于既有经验，而应主动学习新知，________思维定式，提升创新能力。A.拘泥突破B.局限打破C.执着超越D.固守摆脱19、某研究团队在进行图像分类任务时，发现模型在训练集上准确率很高，但在测试集上表现较差。下列最可能的原因是：A.训练样本数量过多B.模型发生了过拟合C.使用了卷积神经网络D.数据预处理方式统一20、若“所有猫都会爬树”为真，则下列哪项必然为真？A.会爬树的动物都是猫B.有些猫不会爬树C.不会爬树的动物不是猫D.鸟不会爬树21、某研究团队在图像分类任务中发现，模型在训练集上准确率持续上升，但在验证集上准确率停滞甚至下降。以下哪项最可能是导致该现象的原因？A.学习率设置过低B.模型出现了过拟合C.数据预处理方式不统一D.训练样本数量不足22、“所有能被3整除的数都是奇数”的逆否命题是？A.所有不是奇数的数都不能被3整除B.所有能被3整除的数都不是奇数C.所有不能被3整除的数都不是奇数D.所有不是奇数的数都可能被3整除23、某研究团队在进行图像分类任务时发现，模型在训练集上准确率很高，但在验证集上表现较差。最可能的原因是什么？A．学习率设置过低

B．模型发生了过拟合

C．数据预处理方式不一致

D．模型层数过少24、依次填入下列横线处的词语，最恰当的一组是：________信息时代，掌握数据者往往________话语权，因此对数据的治理与规范显得尤为重要。A．步入引领

B．进入主导

C．踏入分享

D．迈进获得25、某研究团队在图像分类任务中发现，模型在训练集上准确率持续上升，但在验证集上准确率停滞甚至下降。以下最可能的原因是：A.学习率设置过低B.模型出现过拟合C.训练数据标签错误D.激活函数选择不当26、“所有能识别猫的算法都能识别动物，但并非所有能识别动物的算法都能识别猫。”根据上述陈述，下列哪项一定为真？A.有些能识别猫的算法不能识别动物B.能识别猫的算法属于能识别动物的算法的子集C.不能识别猫的算法一定不能识别动物D.能识别动物的算法数量少于能识别猫的算法数量27、某研究人员在设计图像分类模型时，发现训练集准确率持续上升，但验证集准确率在训练中期开始下降。最可能的原因是什么？A.学习率设置过低B.模型出现过拟合C.训练样本数量不足D.激活函数选择不当28、有三个词：图像、识别、处理。下列哪组词语的逻辑关系与之最为相似？A.声音、播放、录制B.文本、分析、生成C.视频、拍摄、剪辑D.数据、采集、清洗29、某研究团队在图像分类任务中发现，模型在训练集上准确率持续上升，但在验证集上准确率停滞甚至下降。以下哪种情况最可能解释这一现象？A.学习率设置过低B.模型出现了过拟合C.训练数据量过大D.损失函数选择不当30、依次填入下列横线处的词语，最恰当的一组是：

在人工智能研究中，算法的________不仅影响运行效率，还直接关系到结果的________；因此，研究者必须保持严谨的________。A.结构准确性态度B.形式速度风格C.流程稳定性兴趣D.框架创新性热情31、某研究团队在图像分类任务中发现，随着网络深度增加，模型准确率并未持续提升反而出现下降。这一现象最可能的原因是：A.学习率设置过高B.激活函数选择不当C.网络深度增加导致梯度消失或梯度爆炸D.训练样本数量不足32、“所有能识别猫的模型都能识别哺乳动物，但并非所有能识别哺乳动物的模型都能识别猫。”根据上述陈述，以下哪项必然为真？A.有些能识别猫的模型不能识别哺乳动物B.能识别猫的模型集合是能识别哺乳动物模型集合的子集C.能识别哺乳动物的模型一定不能识别猫D.无法识别哺乳动物的模型也可能识别猫33、某研究团队在图像分类任务中使用卷积神经网络，发现模型在训练集上准确率持续上升，但在验证集上准确率停滞甚至下降。以下最合理的解释是：A.学习率设置过低B.模型出现过拟合C.训练数据量过大D.激活函数选择不当34、“所有能识别猫的算法都能识别动物，但并非所有能识别动物的算法都能识别猫。”根据上述陈述，下列哪项一定为真？A.有些能识别动物的算法不能识别猫B.能识别猫的算法比能识别动物的算法少C.猫不是动物D.所有能识别动物的算法都不能识别猫35、某研究团队在图像分类任务中发现模型在训练集上准确率高达98%，但在测试集上仅为65%。以下最可能的原因是：A.模型欠拟合B.训练数据不足C.模型过拟合D.学习率设置过低36、“所有能识别的人脸图像都经过了归一化处理，而这张图像未经过归一化处理。”据此可推出的结论是：A.这张图像不能被识别B.这张图像不属于人脸图像C.这张图像可能仍能被识别D.归一化是识别的充分条件37、某研究团队对一批图像数据进行标注，发现标注错误率与标注人员数量呈反比关系。若3人标注时错误率为12%，5人标注时错误率为7.2%。假设错误率与人数成反比例关系，则需要多少人标注才能使错误率降至4.5%？A.6B.7C.8D.938、“只有算法模型具备良好的泛化能力，才能在未知数据上表现稳定。”下列选项中，与上述语句逻辑关系最为相近的是？A.如果今天下雨，我就不出门B.只有通过验证，方案才被认为是可靠的C.因为模型复杂，所以训练时间长D.数据越多，模型性能越好39、某研究团队在图像分类任务中发现模型在训练集上准确率高达98%，但在测试集上仅为65%。下列最可能的原因是：A.模型欠拟合B.数据标注错误C.模型过拟合D.学习率设置过低40、“所有能识别面部特征的系统都使用深度神经网络”与“有些使用深度神经网络的系统不能识别面部特征”之间存在何种逻辑关系？A.矛盾关系B.反对关系C.蕴含关系D.下反对关系41、某研究团队在图像分类任务中发现，模型在训练集上准确率持续上升，但在验证集上准确率停滞甚至下降。以下哪项最可能是导致该现象的主要原因？A.学习率设置过低B.模型发生了过拟合C.训练样本数量不足D.数据预处理方式错误42、依次填入下列句子横线处的词语，最恰当的一项是：______人工智能技术快速发展，计算机视觉在医疗、安防等领域得到了广泛应用，______也对算法的可解释性与稳定性提出了更高要求。A.随着因而B.因为所以C.即使也D.虽然但是43、某研究团队在图像分类任务中发现，模型在训练集上准确率持续上升，但在验证集上准确率停滞不前甚至下降。以下最可能的原因是：A.学习率设置过低B.模型出现了过拟合C.训练样本数量不足D.激活函数选择不当44、依次填入下列句子横线处的词语，最恰当的一组是：

随着人工智能技术的________，计算机视觉在医疗、安防等领域的应用日益________，未来发展前景广阔。A.进步普遍B.发展广泛C.提升深入D.突破全面45、某研究团队在进行图像分类实验时发现，随着模型层数加深，训练误差反而上升。这种现象最可能的原因是：A.学习率设置过高导致震荡B.模型发生了梯度消失或梯度爆炸C.训练数据量不足D.使用了不合适的激活函数46、依次填入下列横线处的词语，最恰当的一组是：

科研工作需要________的精神，不能急于求成；面对复杂问题，更应保持________的思维，避免片面判断。A.脚踏实地系统B.好高骛远灵活C.一丝不苟发散D.持之以恒逆向47、某研究团队在进行图像分类实验时，发现模型在训练集上准确率持续上升，但在验证集上准确率停滞不前甚至下降。以下最可能的原因是：A.模型欠拟合B.学习率设置过低C.模型过拟合D.数据维度不足48、依次填入下列横线处的词语，最恰当的一项是：

科学研究需要________的精神，不能因一时的挫折而轻易________原有的假设，但也不能固执己见，拒绝________新证据。A.坚韧放弃接受B.执着否定考虑C.求真否定接受D.严谨放弃审视49、某单位组织业务培训，参加人员中，35%为技术人员，45%为管理人员，其余为后勤人员。若后勤人员有40人，则该单位参加培训的总人数为多少？A.180人B.200人C.220人D.240人50、依次填入下列句子中的词语，最恰当的一组是：

他______地分析了当前项目存在的问题，并提出了______的解决方案，得到了团队的一致______。A.严谨切实可行认可B.严密卓有成效承认C.仔细行之有效同意D.周密立竿见影赞同

参考答案及解析1.【参考答案】B【解析】模型在训练集上表现好但在测试集上差，是典型的过拟合现象。过拟合指模型过度学习训练数据的特征，包括噪声和异常值，导致泛化能力下降。选项A也可能导致性能差，但更普遍表现为整体训练效果不佳；C和D通常影响训练速度或收敛性，而非训练与测试性能的显著差异。因此B最符合题意。2.【参考答案】A【解析】题干明确指出“并非所有能识别动物的算法都能识别猫”，即存在能识别动物但不能识别猫的算法，与A项完全一致。B项涉及狗，超出题干范围；C项颠倒逻辑关系，错误；D项与题干矛盾。因此A为唯一必然为真的选项。3.【参考答案】B【解析】训练集准确率高而测试集表现差，是典型的过拟合现象。模型过度学习了训练数据中的噪声或特定模式，导致泛化能力下降。虽然A、C、D也可能影响性能，但题干描述的现象最直接指向过拟合。解决方法包括增加正则化、使用Dropout或数据增强等。4.【参考答案】C【解析】题干逻辑表明：识别猫⇒识别动物，但逆命题不成立。因此“识别猫的模型”集合被包含于“识别动物的模型”集合中，即前者是后者的子集。C项正确。A项与题干矛盾，D项将条件关系颠倒，B项涉及数量无法从命题中推出。5.【参考答案】C【解析】训练集准确率高而测试集准确率显著下降，是典型的过拟合现象。模型在训练过程中过度学习了训练数据的细节和噪声，导致泛化能力差。选项A、D通常表现为训练集表现也差，与题干不符；B可能是诱因之一，但直接表现为过拟合。因此选C。6.【参考答案】A【解析】题干从前提出发（物体有纹理、红外检测温度差），通过逻辑推导得出“红外图像反映纹理”的结论，符合演绎推理“从一般到特殊”的结构。归纳是从个别事例总结规律，类比是基于相似性推理，因果强调前后引发关系，均不契合。故选A。7.【参考答案】C【解析】深度神经网络中，当网络层数增加到一定程度后，可能出现“退化”现象，即深层网络的性能反而不如浅层网络。这并非由过拟合或梯度消失直接导致，而是深层网络难以拟合恒等映射。残差网络（ResNet）正是为解决此问题而设计，通过引入跳跃连接缓解退化。8.【参考答案】A【解析】前者为全称肯定判断，后者为特称否定判断，二者不能同真也不能同假，属于矛盾关系。若前者为真，则后者必假；若后者为真，则前者必假。这是形式逻辑中典型的A命题与O命题之间的矛盾关系。9.【参考答案】B【解析】模型在训练集上表现好但在测试集上差，是典型的过拟合现象。过拟合指模型过度学习训练数据中的噪声和细节，导致泛化能力下降。选项A和D不会直接导致性能下降；C是常用且合理的模型结构。应通过正则化、数据增强等方法缓解过拟合。10.【参考答案】A【解析】“智能”是“算法”可能具备的属性或表现结果，属属性对应关系。同理，“图像”可以具备“清晰”这一属性，二者逻辑一致。B、C、D虽可与“清晰”搭配，但“清晰图像”是技术语境中最直接、常见的属性搭配，语义对应最贴切。11.【参考答案】C【解析】在深度神经网络中，随着网络层数增加，反向传播过程中梯度可能在逐层传递中呈指数级缩小（梯度消失）或放大（梯度爆炸），导致模型难以训练。这正是深度网络训练初期面临的核心问题之一。虽然增加深度可提升表达能力，但若不采用残差连接、批量归一化等技术，模型性能反而会下降。选项A描述的是欠拟合，B和D也会影响性能，但与“先升后降”的典型深度退化现象关联较弱。12.【参考答案】B【解析】题干构成逻辑包含关系：“识别猫→识别动物”，即识别猫是识别动物的充分非必要条件。根据逻辑推理规则，若P→Q成立，则¬Q→¬P也成立（逆否命题）。因此，“不能识别动物”（¬Q）可推出“不能识别猫”（¬P），B正确。A、C、D均无法从原命题推出，存在以偏概全或逆命题错误。13.【参考答案】C【解析】训练集准确率高而测试集表现差，是典型的过拟合现象，即模型过度学习训练数据中的噪声或细节，导致泛化能力下降。选项A欠拟合表现为训练集表现差；B虽可能影响性能，但不是该现象最直接原因；D会导致训练缓慢，但不会造成训练与测试性能显著差异。因此选C。14.【参考答案】B【解析】前句为全称肯定，后句为特称否定。若深度学习应用广泛，则两句话可同时为真；但若前句为假（并非所有图像识别系统用深度学习），后句仍可能为真或假，故可同假；但两者不可能同时为假——若“所有……都”为假，意味着存在不用深度学习的图像识别系统，不影响后句真假。经分析，二者可同真，不可同假，故选B。15.【参考答案】B【解析】模型在训练集上表现好但在测试集上差，是典型的过拟合现象。过拟合指模型过度学习训练数据的特征，包括噪声和冗余信息，导致泛化能力下降。选项A会导致训练缓慢但不一定影响泛化；C通常有助于模型性能；D一般提升效果。故选B。16.【参考答案】A【解析】“科技发展迅速”是原因，“保持学习”是应对措施，“避免淘汰”是结果，前后为因果关系。“因为……从而”恰能表达因果逻辑。B项为让步关系，C为转折，D为递进，均不符合语境。故选A。17.【参考答案】B【解析】总排列数为5!=120种。甲在前两位的情况：甲在第1位有4!=24种，甲在第2位也有24种，共48种；但其中包含乙在最后一位的情形需剔除。甲在第1位且乙在最后位：其余3人排列为3!=6种；同理甲在第2位且乙在最后位也为6种，共12种。同理，乙在最后位的总情况为4!=48种，减去已处理的12种，剩余36种需单独剔除。根据容斥原理，不满足条件的情况为48+48-12=84种，满足条件的为120-84=36？错误。正确方法：枚举甲位置（3/4/5），分类讨论乙不在末位，最终得84种。选B。18.【参考答案】A【解析】“拘泥”强调固守成规，常与“于”搭配，符合语境；“突破”与“思维定式”搭配恰当。“局限”虽可搭配，但“局限于”后多接范围，不如“拘泥”准确；“打破定式”也可，但“拘泥……突破”更符合语言习惯。“执着”和“超越”语义不符；“固守”后一般不接“于”。综合搭配与语义，A项最恰当。19.【参考答案】B【解析】模型在训练集上表现好但在测试集上差，是典型的过拟合现象。过拟合指模型过度学习训练数据中的细节和噪声，导致泛化能力下降。选项A、C、D均非导致该问题的直接原因，而B准确指出了本质问题，符合机器学习基本原理。20.【参考答案】C【解析】原命题为“所有猫→会爬树”，其逆否命题“不会爬树→不是猫”必然为真。A是原命题的逆命题，不一定成立；B与原命题矛盾；D与题干无关。只有C是原命题的等价推理，逻辑正确，符合演绎推理规则。21.【参考答案】B【解析】训练集准确率上升而验证集准确率下降是典型的过拟合表现，说明模型过度学习了训练数据中的噪声或细节，导致泛化能力下降。学习率过低通常导致训练缓慢，不会引起验证性能下降；数据预处理不统一或样本不足可能影响性能，但不如过拟合直接解释该现象。因此选B。22.【参考答案】A【解析】原命题：“若一个数能被3整除，则它是奇数”，形式为“若P，则Q”。其逆否命题为“若非Q，则非P”。即“若一个数不是奇数（为偶数），则它不能被3整除”。选项A正确表达了该逻辑关系。B是原命题的否定，C和D逻辑不等价。故选A。23.【参考答案】B【解析】训练集准确率高而验证集表现差，是典型的过拟合现象。模型过度学习了训练数据中的细节和噪声，导致泛化能力下降。可通过正则化、Dropout或数据增强等方法缓解。24.【参考答案】B【解析】“进入信息时代”为常用搭配；“主导话语权”强调对话语方向的控制力，语义更准确。“引领”偏重引导，“获得”力度不足，“分享”与语境矛盾。B项最契合语义逻辑。25.【参考答案】B【解析】训练集准确率上升而验证集准确率下降，是典型的过拟合现象，即模型过度学习训练数据中的噪声或细节，导致泛化能力下降。学习率过低通常导致训练缓慢，但不会引起验证性能恶化；标签错误可能影响训练效果，但通常表现为整体性能不稳定；激活函数选择不当可能影响收敛，但不如过拟合特征明显。因此最合理的解释是模型过拟合。26.【参考答案】B【解析】题干逻辑表明：识别猫⇒识别动物，但识别动物⇏识别猫，即“识别猫”是“识别动物”的充分非必要条件，故前者是后者的子集。A项与题干矛盾；C项逆否命题不成立；D项涉及数量，题干未提供信息。因此只有B项符合逻辑推导。27.【参考答案】B【解析】训练集准确率上升而验证集准确率下降是典型的过拟合表现，说明模型过度学习训练数据中的噪声或细节，导致泛化能力下降。选项A会导致训练缓慢但不会直接引起验证性能下降；C可能是过拟合的诱因之一，但不是直接原因；D会影响训练效果，但通常表现为训练初期性能差。因此最准确答案是B。28.【参考答案】C【解析】“图像”是对象，“处理”是对该对象的操作，“识别”是处理后的高级应用，三者为“对象—基础操作—高级应用”关系。C项中“视频”为对象，“拍摄”为基础操作，“剪辑”为后续处理，逻辑结构一致。A、B、D三组词语虽有关联，但“播放”与“录制”为并列操作，B和D缺乏明确的层级递进，故C最符合。29.【参考答案】B【解析】模型在训练集上表现良好但验证集上性能下降，是典型的过拟合现象。此时模型过度学习训练数据中的噪声或细节，导致泛化能力下降。常用缓解方法包括增加正则化、使用Dropout、数据增强等。30.【参考答案】A【解析】“算法的结构”是常见搭配，“准确性”与“结果”逻辑对应，“严谨的态度”符合科研语境。B项“速度”偏重效率，未涵盖结果质量；C、D项词语搭配或语义侧重不符。A项整体语义连贯、搭配得当。31.【参考答案】C【解析】随着网络层数加深，反向传播过程中梯度在多层传递时可能不断缩小（梯度消失）或放大（梯度爆炸），导致模型难以有效训练。该现象是深度网络中的经典问题，与模型表达能力退化直接相关。残差网络（ResNet）正是为缓解此问题而设计。其他选项虽影响训练，但非深度增加导致性能下降的核心原因。32.【参考答案】B【解析】题干表明：识别猫→识别哺乳动物（充分条件），但逆命题不成立。因此，所有能识别猫的模型都属于能识别哺乳动物的集合，即前者是后者的子集。B项正确。A、D违背题干前提，C项过度推断，均错误。该题考查逻辑蕴含关系与集合包含判断。33.【参考答案】B【解析】模型在训练集上表现持续提升但验证集表现不佳，是典型的过拟合现象，即模型过度学习训练数据中的噪声或细节，导致泛化能力下降。选项A会导致收敛缓慢，但不会单独造成验证集性能下降；C通常有助于提升泛化；D虽影响训练效果，但不如B直接对应题干现象。因此选B。34.【参考答案】A【解析】题干表明“识别猫⇒识别动物”，但逆命题不成立，即存在能识别动物但不能识别猫的算法。这直接支持A项。B项涉及数量比较，原文未提供数据支持；C与常识和题干矛盾；D与题干“并非所有不能”相悖。故选A。35.【参考答案】C【解析】训练集准确率高而测试集准确率显著下降，是典型的过拟合现象。模型在训练过程中过度学习了训练数据中的噪声或特异性特征，导致泛化能力差。选项A欠拟合表现为训练和测试性能均差；B虽可能影响性能，但非该现象最直接原因；D会导致训练缓慢或不收敛，通常不会造成训练与测试差距过大。因此选C。36.【参考答案】A【解析】题干为充分条件命题：“能识别→经过归一化”，其逆否命题为“未归一化→不能识别”。因此，未经过归一化处理的图像无法被识别。选项A符合逻辑推理；B扩大范围，无法推出；C违背逆否命题；D将归一化误认为充分条件，实际题干仅表明其为必要条件。故选A。37.【参考答案】C【解析】由题意，错误率\(E\)与人数\(n\)成反比，即\(E\timesn=k\)（常数）。由3人时\(E=12\%\)，得\(k=3\times12=36\)。当\(E=4.5\%\)时，\(n=36/4.5=8\)。故需8人，选C。38.【参考答案】B【解析】原句为“只有P，才Q”结构，P是Q的必要条件。B项“只有通过验证，才可靠”逻辑结构完全一致。A是充分条件，C、D为因果关系，不符合。故选B。39.【参考答案】C【解析】训练集准确率高而测试集准确率显著下降，是典型的过拟合现象。模型过度学习了训练数据中的噪声或特异性特征，未能泛化到新数据。欠拟合表现为训练和测试性能均差；学习率过低通常导致收敛慢但不直接引起大差距；数据错误可能影响性能，但不会单独导致如此显著的训练-测试差异。因此选C。40.【参考答案】D【解析】前者为全称肯定命题（所有A是B），后者为特称肯定命题（有些B不是A）。二者可同时为真：即所有面部识别系统都用深度网络，但部分使用深度网络的系统用于其他任务（如目标检测），不能识别人脸。因此不矛盾，也不蕴含，属于下反对关系（可同真，不同假），故选D。41.【参考答案】B【解析】模型在训练集表现好但在验证集表现差，是典型的过拟合特征。过拟合指模型过度记忆训练数据细节，导致泛化能力下降。学习率过低通常导致收敛缓慢，不会引起验证性能下降；样本不足或预处理错误可能影响性能，但不如过拟合直接解释该现象。42