惠州學院《深度學習》2023-2024學年第一學期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁惠州學院

《深度學習》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、集成學習是一種提高機器學習性能的方法。以下關于集成學習的說法中，錯誤的是：集成學習通過組合多個弱學習器來構建一個強學習器。常見的集成學習方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關于集成學習的說法錯誤的是（）A.bagging方法通過隨機采樣訓練數(shù)據(jù)來構建多個不同的學習器B.boosting方法通過逐步調(diào)整樣本權重來構建多個不同的學習器C.stacking方法將多個學習器的預測結果作為新的特征輸入到一個元學習器中D.集成學習方法一定比單個學習器的性能更好2、在一個圖像分類任務中，模型在訓練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因?qū)е碌?？（）A.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當3、假設要開發(fā)一個疾病診斷的輔助系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的醫(yī)學影像（如X光、CT等）和臨床數(shù)據(jù)做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的？（）A.簡單平均多個模型的預測結果，計算簡單，但可能無法充分利用各個模型的優(yōu)勢B.基于加權平均的融合，根據(jù)模型的性能或重要性分配權重，但權重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊（Stacking）方法，將多個模型的輸出作為新的特征輸入到一個元模型中進行融合，但可能存在過擬合風險D.基于注意力機制的融合，動態(tài)地根據(jù)輸入數(shù)據(jù)為不同模型分配權重，能夠更好地適應不同情況，但實現(xiàn)較復雜4、在一個文本分類任務中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設特征之間相互獨立。然而，在實際的文本數(shù)據(jù)中，特征之間往往存在一定的相關性。以下關于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應用，哪一項是正確的？（）A.由于特征不獨立的假設，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務中仍然表現(xiàn)良好C.為了提高性能，需要對文本數(shù)據(jù)進行特殊處理，使其滿足特征獨立的假設D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類5、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，同時希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器6、假設正在進行一項時間序列預測任務，例如預測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，如趨勢、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數(shù)據(jù)時具有較強的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），能夠捕捉時間序列中的長期依賴關系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數(shù)據(jù)效果較好7、在一個分類問題中，如果類別之間的邊界不清晰，以下哪種算法可能能夠更好地處理這種情況？（）A.支持向量機B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機森林8、在一個強化學習問題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術可以用于有效地表示和處理狀態(tài)？（）A.函數(shù)逼近B.狀態(tài)聚類C.狀態(tài)抽象D.以上技術都可以9、某機器學習項目需要對圖像中的物體進行實例分割，除了常見的深度學習模型，以下哪種技術可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓練B.數(shù)據(jù)增強C.模型融合D.以上技術都可以10、機器學習中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以11、某研究團隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機器學習模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強的強度B.使用更復雜的模型架構C.引入注意力機制D.以上方法都可以12、在進行強化學習中的策略優(yōu)化時，以下關于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強化學習任務中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務特點進行選擇13、在一個圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓練過程中相互對抗。以下關于GAN訓練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升14、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，需要考慮多個因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關系C.支持向量機算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性15、在進行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設我們要對一組客戶數(shù)據(jù)進行細分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法需要預先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構建聚類層次結構C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明機器學習中模型的可解釋性問題。2、（本題5分）簡述機器學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）。3、（本題5分）機器學習在精神醫(yī)學中的研究成果有哪些？4、（本題5分）簡述在智能水資源管理中，機器學習的作用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討機器學習在生物學中的藥物研發(fā)中的應用，分析其對生命科學發(fā)展的推動。2、（本題5分）機器學習中的模型可解釋性工具和技術有哪些？結合實際案例，分析如何提高模型的透明度和可理解性。3、（本題5分）論述在機器學習中，如何處理類別不平衡的多標簽分類問題。分析針對多標簽不平衡數(shù)據(jù)的處理方法和評價指標。4、（本題5分）結合實際案例，論述機器學習在金融信用評估中的應用。探討個人信用評分、企業(yè)信用評級、信用風險模型等方面的機器學習技術和應用前景。5、（本題5分）論述機器學習在城市規(guī)劃中的應用，如交通規(guī)劃、土地利