吉林大学《深度学习基础》2021-2022学年第一学期期末试卷

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2021-2022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25个小题，每小题1分，共25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、在使用梯度下降算法优化模型参数时，如果学习率设置过大，可能会导致以下哪种情况（）A.收敛速度加快B.陷入局部最优解C.模型无法收敛D.以上情况都不会发生2、某研究团队正在开发一个语音识别系统，需要对语音信号进行特征提取。以下哪种特征在语音识别中被广泛使用？（）A.梅尔频率倒谱系数（MFCC）B.线性预测编码（LPC）C.感知线性预测（PLP）D.以上特征都常用3、欠拟合也是机器学习中需要关注的问题。以下关于欠拟合的说法中，错误的是：欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上的表现都不佳。欠拟合的原因可能是模型过于简单或者数据特征不足。那么，下列关于欠拟合的说法错误的是（）A.增加模型的复杂度可以缓解欠拟合问题B.收集更多的特征数据可以缓解欠拟合问题C.欠拟合问题比过拟合问题更容易解决D.欠拟合只在小样本数据集上出现，大规模数据集不会出现欠拟合问题4、在强化学习中，智能体通过与环境交互来学习最优策略。如果智能体在某个状态下采取的行动总是导致低奖励，它应该（）A.继续采取相同的行动，希望情况会改善B.随机选择其他行动C.根据策略网络的输出选择行动D.调整策略以避免采取该行动5、在一个强化学习场景中，智能体需要在一个复杂的环境中学习最优策略。如果环境的奖励信号稀疏，以下哪种技术可以帮助智能体更好地学习？（）A.奖励塑造B.策略梯度估计的改进C.经验回放D.以上技术都可以6、在进行迁移学习时，以下关于迁移学习的应用场景和优势，哪一项是不准确的？（）A.当目标任务的数据量较少时，可以利用在大规模数据集上预训练的模型进行迁移学习B.可以将在一个领域学习到的模型参数直接应用到另一个不同但相关的领域中C.迁移学习能够加快模型的训练速度，提高模型在新任务上的性能D.迁移学习只适用于深度学习模型，对于传统机器学习模型不适用7、在处理自然语言处理任务时，词嵌入（WordEmbedding）是一种常用的技术。假设我们要对一段文本进行情感分析。以下关于词嵌入的描述，哪一项是错误的？（）A.词嵌入将单词表示为低维实数向量，捕捉单词之间的语义关系B.Word2Vec和GloVe是常见的词嵌入模型，可以学习到单词的分布式表示C.词嵌入向量的维度通常是固定的，且不同单词的向量维度必须相同D.词嵌入可以直接用于文本分类任务，无需进行进一步的特征工程8、在一个图像分类任务中，如果需要快速进行模型的训练和预测，以下哪种轻量级模型架构可能比较适合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG9、在一个分类问题中，如果数据集中存在多个类别，且类别之间存在层次结构，以下哪种方法可以考虑这种层次结构？（）A.多分类逻辑回归B.决策树C.层次分类算法D.支持向量机10、想象一个市场营销的项目，需要根据客户的购买历史、浏览行为和人口统计信息来预测其未来的购买倾向。同时，要能够解释模型的决策依据以指导营销策略的制定。以下哪种模型和策略可能是最适用的？（）A.建立逻辑回归模型，通过系数分析解释变量的影响，但对于复杂的非线性关系可能不敏感B.运用决策树集成算法，如梯度提升树（GradientBoostingTree），准确性较高，且可以通过特征重要性评估解释模型，但局部解释性相对较弱C.采用深度学习中的多层卷积神经网络，预测能力强，但几乎无法提供直观的解释D.构建基于规则的分类器，明确的规则易于理解，但可能无法处理复杂的数据模式和不确定性11、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12、在评估机器学习模型的性能时，通常会使用多种指标。假设我们有一个二分类模型，用于预测患者是否患有某种疾病。以下关于模型评估指标的描述，哪一项是不正确的？（）A.准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，但在类别不平衡的情况下可能不准确B.召回率是被正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例C.F1分数是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的准确性和全面性D.均方误差（MSE）常用于二分类问题的模型评估，值越小表示模型性能越好13、在进行特征选择时，有多种方法可以评估特征的重要性。假设我们有一个包含多个特征的数据集。以下关于特征重要性评估方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.信息增益通过计算特征引入前后信息熵的变化来衡量特征的重要性B.卡方检验可以检验特征与目标变量之间的独立性，从而评估特征的重要性C.随机森林中的特征重要性评估是基于特征对模型性能的贡献程度D.所有的特征重要性评估方法得到的结果都是完全准确和可靠的，不需要进一步验证14、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15、某公司希望通过机器学习来预测产品的需求，以便更有效地进行生产计划和库存管理。数据集涵盖了历史销售数据、市场趋势、季节因素和经济指标等多方面信息。在这种复杂的多因素预测任务中，以下哪种模型可能表现出色？（）A.线性回归B.多层感知机（MLP）C.循环神经网络（RNN）D.随机森林16、假设正在进行一个目标检测任务，例如在图像中检测出人物和车辆。以下哪种深度学习框架在目标检测中被广泛应用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目标检测17、某研究团队正在开发一个用于预测股票价格的机器学习模型，需要考虑市场的动态性和不确定性。以下哪种模型可能更适合处理这种复杂的时间序列数据？（）A.长短时记忆网络（LSTM）结合注意力机制B.门控循环单元（GRU）与卷积神经网络（CNN）的组合C.随机森林与自回归移动平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能18、在进行模型选择时，除了考虑模型的性能指标，还需要考虑模型的复杂度和可解释性。假设我们有多个候选模型。以下关于模型选择的描述，哪一项是不正确的？（）A.复杂的模型通常具有更高的拟合能力，但也更容易过拟合B.简单的模型虽然拟合能力有限，但更容易解释和理解C.对于一些对可解释性要求较高的任务，如医疗诊断，应优先选择复杂的黑盒模型D.在实际应用中，需要根据具体问题和需求综合权衡模型的性能、复杂度和可解释性19、在机器学习中，监督学习是一种常见的学习方式。假设我们有一个数据集，包含了房屋的面积、房间数量、地理位置等特征，以及对应的房价。如果我们想要使用监督学习算法来预测新房屋的价格，以下哪种算法可能是最合适的（）A.K-Means聚类算法B.决策树算法C.主成分分析（PCA）D.独立成分分析（ICA）20、假设我们正在训练一个神经网络模型，发现模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳。这可能是由于以下哪种原因（）A.训练数据量不足B.模型过于复杂，导致过拟合C.学习率设置过高D.以上原因都有可能21、在机器学习中，模型的可解释性也是一个重要的问题。以下关于模型可解释性的说法中，错误的是：模型的可解释性是指能够理解模型的决策过程和预测结果的能力。可解释性对于一些关键领域如医疗、金融等非常重要。那么，下列关于模型可解释性的说法错误的是（）A.线性回归模型具有较好的可解释性，因为它的决策过程可以用公式表示B.决策树模型也具有一定的可解释性，因为可以通过树形结构直观地理解决策过程C.深度神经网络模型通常具有较低的可解释性，因为其决策过程非常复杂D.模型的可解释性和性能是相互矛盾的，提高可解释性必然会降低性能22、在分类问题中，如果正负样本比例严重失衡，以下哪种评价指标更合适？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差23、在一个推荐系统中，为了提高推荐的多样性和新颖性，以下哪种方法可能是有效的？（）A.引入随机推荐，增加推荐结果的不确定性，但可能降低相关性B.基于内容的多样性优化，选择不同类型的物品进行推荐，但可能忽略用户偏好C.探索-利用平衡策略，在推荐熟悉物品和新物品之间找到平衡，但难以精确控制D.以上方法结合使用，并根据用户反馈动态调整24、想象一个语音识别的系统开发，需要将输入的语音转换为文字。语音数据具有连续性、变异性和噪声等特点。以下哪种模型架构和训练方法可能是最有效的？（）A.隐马尔可夫模型（HMM）结合高斯混合模型（GMM），传统方法，对短语音处理较好，但对复杂语音的适应性有限B.深度神经网络-隐马尔可夫模型（DNN-HMM），结合了DNN的特征学习能力和HMM的时序建模能力，但训练难度较大C.端到端的卷积神经网络（CNN）语音识别模型，直接从语音到文字，减少中间步骤，但对长语音的处理可能不够灵活D.基于Transformer架构的语音识别模型，利用自注意力机制捕捉长距离依赖，性能优秀，但计算资源需求大25、假设正在进行一个特征选择任务，需要从大量的特征中选择最具代表性和区分性的特征。以下哪种特征选择方法基于特征与目标变量之间的相关性？（）A.过滤式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释Q-learning算法的基本概念。2、（本题5分）什么是模型融合？常见的模型融合方法有哪些？3、（本题5分）什么是特征工程？为什么它在机器学习中很重要？4、（本题5分）说明机器学习中交叉验证的作用和方法。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信进行分类。2、（本题5分）运用回归模型预测汽车的油耗。3、（本题5分）运用军事数据进行战略分析和战术规划。4、（本题5分）使用CNN对CIFAR-10数据集进