湖南工程學(xué)院《深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)湖南工程學(xué)院《深度學(xué)習(xí)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)正在研究一個(gè)醫(yī)療圖像診斷問(wèn)題，需要對(duì)腫瘤進(jìn)行分類(lèi)。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難，數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下，以下哪種技術(shù)可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量，簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法2、特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。目的是從原始數(shù)據(jù)中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關(guān)于特征工程的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.特征提取是從原始數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表示的過(guò)程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對(duì)模型性能有重要影響的特征C.特征轉(zhuǎn)換是將原始特征進(jìn)行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中需要，深度學(xué)習(xí)算法不需要進(jìn)行特征工程3、在一個(gè)回歸問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)存在非線性關(guān)系并且噪聲較大，以下哪種模型可能更適合？（）A.多項(xiàng)式回歸B.高斯過(guò)程回歸C.嶺回歸D.Lasso回歸4、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中，損失函數(shù)的值一直沒(méi)有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過(guò)高B.模型過(guò)于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能5、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確性等常見(jiàn)指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來(lái)更詳細(xì)地分析模型的性能。對(duì)于一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題，混淆矩陣包含了真陽(yáng)性（TP）、真陰性（TN）、假陽(yáng)性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個(gè)指標(biāo)可以通過(guò)混淆矩陣計(jì)算得到，并且對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集的評(píng)估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）6、在一個(gè)聚類(lèi)問(wèn)題中，需要將一組數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到不同的簇中，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較高，不同簇之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)相似度較低。假設(shè)我們使用K-Means算法進(jìn)行聚類(lèi)，以下關(guān)于K-Means算法的初始化步驟，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.隨機(jī)選擇K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類(lèi)中心B.選擇數(shù)據(jù)集中前K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為初始聚類(lèi)中心C.計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值作為初始聚類(lèi)中心D.以上方法都可以，對(duì)最終聚類(lèi)結(jié)果沒(méi)有影響7、在一個(gè)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.層次聚類(lèi)D.以上方法都可以8、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果需要對(duì)新出現(xiàn)的類(lèi)別進(jìn)行快速適應(yīng)和學(xué)習(xí)，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學(xué)習(xí)模型B.增量學(xué)習(xí)模型C.遷移學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以9、在進(jìn)行模型融合時(shí)，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，提高整體的預(yù)測(cè)性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無(wú)論各個(gè)模型的性能如何10、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性是一個(gè)重要的方面。以下哪種模型通常具有較好的可解釋性？（）A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.隨機(jī)森林D.支持向量機(jī)11、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體在探索新的策略和利用已有的經(jīng)驗(yàn)之間需要進(jìn)行平衡。如果智能體過(guò)于傾向于探索，可能會(huì)導(dǎo)致效率低下；如果過(guò)于傾向于利用已有經(jīng)驗(yàn)，可能會(huì)錯(cuò)過(guò)更好的策略。以下哪種方法可以有效地控制這種平衡？（）A.調(diào)整學(xué)習(xí)率B.調(diào)整折扣因子C.使用ε-貪婪策略，控制探索的概率D.增加訓(xùn)練的輪數(shù)12、在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，常見(jiàn)的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)等。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：線性回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值，邏輯回歸用于分類(lèi)任務(wù)。支持向量機(jī)通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面來(lái)分類(lèi)數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.線性回歸的模型簡(jiǎn)單，容易理解，但對(duì)于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類(lèi)和多分類(lèi)問(wèn)題，并且可以輸出概率值C.支持向量機(jī)在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計(jì)算成本較高D.監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的性能只取決于模型的復(fù)雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無(wú)關(guān)13、在一個(gè)文本生成任務(wù)中，例如生成詩(shī)歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語(yǔ)言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如TransformerD.以上都不是14、過(guò)擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題之一。以下關(guān)于過(guò)擬合的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過(guò)擬合的原因可能是模型過(guò)于復(fù)雜或者訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。那么，下列關(guān)于過(guò)擬合的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以緩解過(guò)擬合問(wèn)題B.正則化是一種常用的防止過(guò)擬合的方法C.過(guò)擬合只在深度學(xué)習(xí)中出現(xiàn)，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法不會(huì)出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題D.可以通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法來(lái)檢測(cè)過(guò)擬合15、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶的短期興趣和長(zhǎng)期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能16、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)用于醫(yī)療診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，需要對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的敏感性和重要性，模型的可解釋性至關(guān)重要。以下哪種模型或方法在提供可解釋性方面具有優(yōu)勢(shì)？（）A.深度學(xué)習(xí)模型B.決策樹(shù)C.集成學(xué)習(xí)模型D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型17、在使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個(gè)有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來(lái)增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對(duì)圖像進(jìn)行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地防止模型過(guò)擬合，但會(huì)增加數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量D.過(guò)度的數(shù)據(jù)增強(qiáng)可能會(huì)導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無(wú)關(guān)的特征，影響模型性能18、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目需要對(duì)文本進(jìn)行情感分類(lèi)，同時(shí)考慮文本的上下文信息和語(yǔ)義關(guān)系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與注意力機(jī)制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的融合C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能19、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，例如在圖像中檢測(cè)出人物和車(chē)輛。以下哪種深度學(xué)習(xí)框架在目標(biāo)檢測(cè)中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標(biāo)檢測(cè)20、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，需要對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取。以下哪種特征在語(yǔ)音識(shí)別中被廣泛使用？（）A.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）B.線性預(yù)測(cè)編碼（LPC）C.感知線性預(yù)測(cè)（PLP）D.以上特征都常用21、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，智能體需要在一個(gè)復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習(xí)？（）A.獎(jiǎng)勵(lì)塑造B.策略梯度估計(jì)的改進(jìn)C.經(jīng)驗(yàn)回放D.以上技術(shù)都可以22、機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于文本分類(lèi)、情感分析、機(jī)器翻譯等任務(wù)。常見(jiàn)的自然語(yǔ)言處理算法有詞袋模型、TF-IDF、深度學(xué)習(xí)模型等。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.詞袋模型將文本表示為詞的集合，忽略了詞的順序和語(yǔ)法結(jié)構(gòu)B.TF-IDF可以衡量一個(gè)詞在文檔中的重要性C.深度學(xué)習(xí)模型在自然語(yǔ)言處理中表現(xiàn)出色，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源D.機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要進(jìn)一步的研究和發(fā)展23、在進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，有多種方法可供選擇。假設(shè)我們要預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。以下關(guān)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型假設(shè)時(shí)間序列是線性的，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均和殘差來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)B.差分整合移動(dòng)平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時(shí)間序列，通過(guò)差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列C.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系，適用于復(fù)雜的時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)D.所有的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法都能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)未來(lái)的股票價(jià)格，不受市場(chǎng)不確定性和突發(fā)事件的影響24、某機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目旨在識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字圖像。數(shù)據(jù)集包含了各種不同風(fēng)格和質(zhì)量的手寫(xiě)數(shù)字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以考慮使用？（）A.隨機(jī)裁剪B.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)C.隨機(jī)添加噪聲D.以上技術(shù)都可以25、考慮一個(gè)圖像分類(lèi)任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問(wèn)題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過(guò)擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)26、在處理文本分類(lèi)任務(wù)時(shí)，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型也表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類(lèi)。以下關(guān)于文本分類(lèi)模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可以應(yīng)用于文本分類(lèi)，通過(guò)卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長(zhǎng)文本時(shí)性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計(jì)算復(fù)雜度較高D.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類(lèi)任務(wù)中總是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)）效果好27、某研究需要對(duì)生物信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理生物信息學(xué)問(wèn)題中經(jīng)常被應(yīng)用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上方法都常用28、在一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程中，出現(xiàn)了梯度消失的問(wèn)題。以下哪種方法可以嘗試解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.以上方法都可能有效29、在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，數(shù)據(jù)存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，即某些類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過(guò)采樣少數(shù)類(lèi)樣本，增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過(guò)擬合B.欠采樣多數(shù)類(lèi)樣本，減少其數(shù)量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質(zhì)量難以保證D.以上方法結(jié)合使用，并結(jié)合模型調(diào)整進(jìn)行優(yōu)化30、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問(wèn)題。以下關(guān)于欠擬合的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過(guò)于簡(jiǎn)單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么，下列關(guān)于欠擬合的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問(wèn)題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問(wèn)題C.欠擬合問(wèn)題比過(guò)擬合問(wèn)題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn)，大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會(huì)出現(xiàn)欠擬合問(wèn)題二、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言翻譯中的應(yīng)用。分析機(jī)器翻譯模型、翻譯質(zhì)量評(píng)估、多語(yǔ)言處理等方面的深度學(xué)習(xí)方法和應(yīng)用效果。2、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）及其應(yīng)用。GAN是一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有強(qiáng)大的生成能力。介紹GAN的原理、結(jié)構(gòu)和應(yīng)用領(lǐng)域，如圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等。3、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源管理系統(tǒng)中的作用與挑戰(zhàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源管理系統(tǒng)中可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化和預(yù)測(cè)，分析其作用和面臨的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在食品安全領(lǐng)域的應(yīng)用前景。討論食品質(zhì)量檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、溯源分析等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和挑戰(zhàn)。5、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的決策樹(shù)集成算法，如隨機(jī)森林