惠州学院《深度学习》2023-2024学年第一学期期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页惠州学院

《深度学习》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、集成学习是一种提高机器学习性能的方法。以下关于集成学习的说法中，错误的是：集成学习通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器。常见的集成学习方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列关于集成学习的说法错误的是（）A.bagging方法通过随机采样训练数据来构建多个不同的学习器B.boosting方法通过逐步调整样本权重来构建多个不同的学习器C.stacking方法将多个学习器的预测结果作为新的特征输入到一个元学习器中D.集成学习方法一定比单个学习器的性能更好2、在一个图像分类任务中，模型在训练集上表现良好，但在测试集上性能显著下降。这种现象可能是由于什么原因导致的？（）A.过拟合B.欠拟合C.数据不平衡D.特征选择不当3、假设要开发一个疾病诊断的辅助系统，能够根据患者的医学影像（如X光、CT等）和临床数据做出诊断建议。以下哪种模型融合策略可能是最有效的？（）A.简单平均多个模型的预测结果，计算简单，但可能无法充分利用各个模型的优势B.基于加权平均的融合，根据模型的性能或重要性分配权重，但权重的确定可能具有主观性C.采用堆叠（Stacking）方法，将多个模型的输出作为新的特征输入到一个元模型中进行融合，但可能存在过拟合风险D.基于注意力机制的融合，动态地根据输入数据为不同模型分配权重，能够更好地适应不同情况，但实现较复杂4、在一个文本分类任务中，使用了朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。然而，在实际的文本数据中，特征之间往往存在一定的相关性。以下关于朴素贝叶斯算法在文本分类中的应用，哪一项是正确的？（）A.由于特征不独立的假设，朴素贝叶斯算法在文本分类中效果很差B.尽管存在特征相关性，朴素贝叶斯算法在许多文本分类任务中仍然表现良好C.为了提高性能，需要对文本数据进行特殊处理，使其满足特征独立的假设D.朴素贝叶斯算法只适用于特征完全独立的数据集，不适用于文本分类5、某研究需要对一个大型数据集进行降维，同时希望保留数据的主要特征。以下哪种降维方法在这种情况下可能较为合适？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）D.自编码器6、假设正在进行一项时间序列预测任务，例如预测股票价格的走势。在选择合适的模型时，需要考虑时间序列的特点，如趋势、季节性和噪声等。以下哪种模型在处理时间序列数据时具有较强的能力？（）A.线性回归模型，简单直接，易于解释B.决策树模型，能够处理非线性关系C.循环神经网络（RNN），能够捕捉时间序列中的长期依赖关系D.支持向量回归（SVR），对小样本数据效果较好7、在一个分类问题中，如果类别之间的边界不清晰，以下哪种算法可能能够更好地处理这种情况？（）A.支持向量机B.决策树C.朴素贝叶斯D.随机森林8、在一个强化学习问题中，如果环境的状态空间非常大，以下哪种技术可以用于有效地表示和处理状态？（）A.函数逼近B.状态聚类C.状态抽象D.以上技术都可以9、某机器学习项目需要对图像中的物体进行实例分割，除了常见的深度学习模型，以下哪种技术可以提高分割的精度？（）A.多尺度训练B.数据增强C.模型融合D.以上技术都可以10、机器学习中，批量归一化（BatchNormalization）通常应用于（）A.输入层B.隐藏层C.输出层D.以上都可以11、某研究团队正在开发一个用于医疗图像诊断的机器学习模型，需要提高模型对小病变的检测能力。以下哪种方法可以尝试？（）A.增加数据增强的强度B.使用更复杂的模型架构C.引入注意力机制D.以上方法都可以12、在进行强化学习中的策略优化时，以下关于策略优化方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.策略梯度方法通过直接计算策略的梯度来更新策略参数B.信赖域策略优化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通过限制策略更新的幅度来保证策略的改进C.近端策略优化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一种基于策略梯度的改进算法，具有更好的稳定性和收敛性D.所有的策略优化方法在任何强化学习任务中都能取得相同的效果，不需要根据任务特点进行选择13、在一个图像生成任务中，例如生成逼真的人脸图像，生成对抗网络（GAN）是一种常用的方法。GAN由生成器和判别器组成，它们在训练过程中相互对抗。以下关于GAN训练过程的描述，哪一项是不正确的？（）A.生成器的目标是生成尽可能逼真的图像，以欺骗判别器B.判别器的目标是准确区分真实图像和生成器生成的图像C.训练初期，生成器和判别器的性能都比较差，生成的图像质量较低D.随着训练的进行，判别器的性能逐渐下降，而生成器的性能不断提升14、在一个医疗诊断项目中，我们希望利用机器学习算法来预测患者是否患有某种疾病。收集到的数据集包含患者的各种生理指标、病史等信息。在选择合适的机器学习算法时，需要考虑多个因素，如数据的规模、特征的数量、数据的平衡性等。如果数据量较大，特征维度较高，且存在一定的噪声，以下哪种算法可能是最优选择？（）A.逻辑回归算法，简单且易于解释B.决策树算法，能够处理非线性关系C.支持向量机算法，在小样本数据上表现出色D.随机森林算法，对噪声和异常值具有较好的容忍性15、在进行聚类分析时，有多种聚类算法可供选择。假设我们要对一组客户数据进行细分，以发现不同的客户群体。以下关于聚类算法的描述，哪一项是不准确的？（）A.K-Means算法需要预先指定聚类的个数K，并通过迭代优化来确定聚类中心B.层次聚类算法通过不断合并或分裂聚类来构建聚类层次结构C.密度聚类算法（DBSCAN）可以发现任意形状的聚类，并且对噪声数据不敏感D.所有的聚类算法都能保证得到的聚类结果是最优的，不受初始条件和数据分布的影响二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明机器学习中模型的可解释性问题。2、（本题5分）简述机器学习中的生成对抗网络（GAN）。3、（本题5分）机器学习在精神医学中的研究成果有哪些？4、（本题5分）简述在智能水资源管理中，机器学习的作用。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）探讨机器学习在生物学中的药物研发中的应用，分析其对生命科学发展的推动。2、（本题5分）机器学习中的模型可解释性工具和技术有哪些？结合实际案例，分析如何提高模型的透明度和可理解性。3、（本题5分）论述在机器学习中，如何处理类别不平衡的多标签分类问题。分析针对多标签不平衡数据的处理方法和评价指标。4、（本题5分）结合实际案例，论述机器学习在金融信用评估中的应用。探讨个人信用评分、企业信用评级、信用风险模型等方面的机器学习技术和应用前景。5、（本题5分）论述机器学习在城市规划中的应用，如交通规划、土地利