试题列表
单选题
题型：单选题客观题分值3分难度：中等得分：3
1
下列关于⻛格迁移算法的描述，错误的是（ ）
A
损失函数由内容损失和⻛格损失两部分组成
B
特征图由内容图和⻛格图各⾃经过卷积神经⽹络后得到
C
深层卷积层得到的内容图的特征图，更加抽象
D
最⼩化内容损失，可以使⽣成图的特征图接近于内容图的特征图，保留图像⻛格
学生答案：D
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题型：单选题客观题分值3分难度：中等得分：3
2
GAN的⽣成⽹络的算法流程不包括（ ）
A
⽣成随机变量，并⽣成假样本
B
将假样本输⼊判别器，希望得到接近真样本的⾼得分
C
将⽣成⽹络的参数传⼊判别⽹络
D
优化⽣成⽹络，最⼩化损失函数
学生答案：C
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题型：单选题客观题分值3分难度：中等得分：3
3
Pixel RNN的核⼼思想为预测图像中像素值的（ ）
A
灰度值
B
条件分布
C
联合分布
D
边缘分布
学生答案：B
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题型：单选题客观题分值3分难度：中等得分：3
4
Conditional Gated Pixel CNN的改进⽅向主要在于（ ）
A
提⾼计算速度
B
定向⽣成某种类别的图像
C
提⾼⽣成图像的质量
D
⽣成多样化的图像
学生答案：B
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多选题
题型：多选题客观题分值5分难度：较难得分：5
1
Pixel RNN采⽤了Diagonal BiLSTM和Residual Connections等结构，下列关于其描述正确的是（ ）
A
当Pixel RNN⽹络较深时，采⽤Residual Connections能够提⾼收敛速度
B
Diagonal BiLSTM将输⼊图映射到另⼀空间
C
Diagonal BiLSTM将像素点前后的所有的像素值纳⼊计算
D
RGB图像中，R通道会受到G和B通道的像素值的影响
学生答案：A；B
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题型：多选题客观题分值5分难度：中等得分：5
2
变分⾃编码器的结构，主要分为两部分（ ）
A
⽣成⽹络
B
模板分⽀
C
推断⽹络
D
检测分⽀
学生答案：A；C
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题型：多选题客观题分值5分难度：中等得分：5
3
Pixel CNN在Pixel RNN的基础上进⾏了改进，下列说法正确的是（ ）
A
Pixel CNN使⽤掩膜卷积核，避免像素点受到后⽣成的像素值的影响
B
Pixel CNN使⽤池化层，并⾏计算图像区域的特征
C
Row LSTM和Diagonal LSTM需要逐层顺序计算
D
在训练、测试和⽣成图像时，Pixel CNN 具有并⾏计算的优势
学生答案：A；C
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题型：多选题客观题分值5分难度：中等得分：5
4
下列关于⽣成对抗⽹络（GAN）的描述，正确的是（）
A
判别⽹络的任务是：⽣成接近真实样本的数据，并判断图像⽣成效果
B
判别⽹络对输⼊的假样本和真样本打分，使真样本得分⾼，假样本得分低
C
⽣成⽹络的任务是：判断输⼊的数据是否为真实样本
D
GAN⽹络结构主要分为：⽣成⽹络和判别⽹络
学生答案：B；D
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题型：多选题客观题分值5分难度：一般得分：5
5
下列关于图像⽣成技术的描述，正确的是（ ）
A
图像⽣成技术只能⽣成相似图像，不能⽤于视频预测
B
使⽤图像⽣成技术，可以修复图像
C
图像⽣成属于⽆监督学习任务
D
原始数据集的真实分布可以直接求出
学生答案：B；C
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题型：多选题客观题分值5分难度：中等得分：5
6
下列关于变分⾃编码器的描述，正确的是（ ）
A
变分下界是原始样本的对数似然函数的下界
B
推断⽹络的主要任务是近似推断隐变量的后验分布
C
⽣成⽹络的主要任务是⽣成新的隐变量
D
KL散度⽤于度量两个变量之间的距离
学生答案：A；B
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简答题
题型：简答题主观题分值15分难度：中等得分：15
1简述DCGAN网络结构。
题型：简答题主观题分值10分难度：简单得分：10
2简述图像生成的含义及主要方法。
题型：简答题主观题分值10分难度：简单得分：10
3
简述风格迁移及主要方法。
题型：简答题主观题分值6分难度：一般得分：6
4
最少给出三类具有代表性的生成模型。
判断题
题型：判断题客观题分值7分难度：一般得分：7
1
VAE（变分自编码器）是Kingma等人基于马尔科夫链提出的生成模型？
A正确
B错误
学生答案：B
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