四川幼儿师范高等专科学校《深度学习原理及应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页四川幼儿师范高等专科学校《深度学习原理及应用》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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2、假设正在开发一个自动驾驶系统，其中一个关键任务是目标检测，例如识别道路上的行人、车辆和障碍物。在选择目标检测算法时，需要考虑算法的准确性、实时性和对不同环境的适应性。以下哪种目标检测算法在实时性要求较高的场景中可能表现较好？（）A.FasterR-CNN，具有较高的检测精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能够实现快速检测C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之间取得平衡D.以上算法都不适合实时应用3、在进行模型融合时，以下关于模型融合的方法和作用，哪一项是不准确的？（）A.可以通过平均多个模型的预测结果来进行融合，降低模型的方差B.堆叠（Stacking）是一种将多个模型的预测结果作为输入，训练一个新的模型进行融合的方法C.模型融合可以结合不同模型的优点，提高整体的预测性能D.模型融合总是能显著提高模型的性能，无论各个模型的性能如何4、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5、假设正在进行一个图像生成任务，例如生成逼真的人脸图像。以下哪种生成模型在图像生成领域取得了显著成果？（）A.变分自编码器（VAE）B.生成对抗网络（GAN）C.自回归模型D.以上模型都常用于图像生成6、在进行机器学习模型训练时，过拟合是一个常见的问题。过拟合意味着模型在训练数据上表现很好，但在新的、未见过的数据上表现不佳。为了防止过拟合，可以采取多种正则化方法。假设我们正在训练一个神经网络，以下哪种正则化技术通常能够有效地减少过拟合？（）A.增加网络的层数和神经元数量B.在损失函数中添加L1正则项C.使用较小的学习率进行训练D.减少训练数据的数量7、假设正在训练一个深度学习模型，但是训练过程中出现了梯度消失或梯度爆炸的问题。以下哪种方法可以缓解这个问题？（）A.使用正则化B.调整学习率C.使用残差连接D.减少层数8、在进行模型评估时，除了准确率、召回率等指标，还可以使用混淆矩阵来更全面地了解模型的性能。假设我们有一个二分类模型的混淆矩阵。以下关于混淆矩阵的描述，哪一项是不准确的？（）A.混淆矩阵的行表示真实类别，列表示预测类别B.真阳性（TruePositive，TP）表示实际为正例且被预测为正例的样本数量C.假阴性（FalseNegative，FN）表示实际为正例但被预测为负例的样本数量D.混淆矩阵只能用于二分类问题，不能用于多分类问题9、在集成学习中，Adaboost算法通过调整样本的权重来训练多个弱分类器。如果一个样本在之前的分类器中被错误分类，它的权重会（）A.保持不变B.减小C.增大D.随机变化10、过拟合是机器学习中常见的问题之一。以下关于过拟合的说法中，错误的是：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现不佳。过拟合的原因可能是模型过于复杂或者训练数据不足。那么，下列关于过拟合的说法错误的是（）A.增加训练数据可以缓解过拟合问题B.正则化是一种常用的防止过拟合的方法C.过拟合只在深度学习中出现，传统的机器学习算法不会出现过拟合问题D.可以通过交叉验证等方法来检测过拟合11、在构建机器学习模型时，选择合适的正则化方法可以防止过拟合。假设我们正在训练一个逻辑回归模型。以下关于正则化的描述，哪一项是错误的？（）A.L1正则化会使部分模型参数变为0，从而实现特征选择B.L2正则化通过对模型参数的平方和进行惩罚，使参数值变小C.正则化参数越大，对模型的约束越强，可能导致模型欠拟合D.同时使用L1和L2正则化（ElasticNet）总是比单独使用L1或L2正则化效果好12、在一个股票价格预测的场景中，需要根据历史的股票价格、成交量、公司财务指标等数据来预测未来的价格走势。数据具有非线性、非平稳和高噪声的特点。以下哪种方法可能是最合适的？（）A.传统的线性回归方法，简单直观，但无法处理非线性关系B.支持向量回归（SVR），对非线性数据有一定处理能力，但对高噪声数据可能效果不佳C.随机森林回归，能够处理非线性和高噪声数据，但解释性较差D.基于深度学习的循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM），对时间序列数据有较好的建模能力，但容易过拟合13、机器学习中，批量归一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快训练速度B.防止过拟合C.提高模型精度D.以上都是14、在一个图像生成的任务中，需要根据给定的描述或条件生成逼真的图像。考虑到生成图像的质量、多样性和创新性。以下哪种生成模型可能是最有潜力的？（）A.生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成逼真的图像，但可能存在模式崩溃和训练不稳定的问题B.变分自编码器（VAE），能够学习数据的潜在分布并生成新样本，但生成的图像可能较模糊C.自回归模型，如PixelCNN，逐像素生成图像，保证了局部一致性，但生成速度较慢D.扩散模型，通过逐步去噪生成图像，具有较高的质量和多样性，但计算成本较高15、在进行模型选择时，我们通常会使用交叉验证来评估不同模型的性能。如果在交叉验证中，某个模型的性能波动较大，这可能意味着（）A.模型不稳定，需要进一步调整B.数据存在问题C.交叉验证的设置不正确D.该模型不适合当前任务16、在一个回归问题中，如果需要考虑多个输出变量之间的相关性，以下哪种模型可能更适合？（）A.多元线性回归B.向量自回归（VAR）C.多任务学习模型D.以上模型都可以17、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18、假设要对大量的文本数据进行主题建模，以发现潜在的主题和模式。以下哪种技术可能是最有效的？（）A.潜在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能够发现文本中的潜在主题，但对短文本效果可能不好B.非负矩阵分解（NMF），将文本矩阵分解为低秩矩阵，但解释性相对较弱C.基于词向量的聚类方法，如K-Means聚类，但依赖于词向量的质量和表示D.层次聚类方法，能够展示主题的层次结构，但计算复杂度较高19、在处理不平衡数据集时，以下关于解决数据不平衡问题的方法，哪一项是不正确的？（）A.过采样方法通过增加少数类样本的数量来平衡数据集B.欠采样方法通过减少多数类样本的数量来平衡数据集C.合成少数类过采样技术（SMOTE）通过合成新的少数类样本来平衡数据集D.数据不平衡对模型性能没有影响，不需要采取任何措施来处理20、当使用支持向量机（SVM）进行分类任务时，如果数据不是线性可分的，通常会采用以下哪种方法（）A.增加样本数量B.降低维度C.使用核函数将数据映射到高维空间D.更换分类算法二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）机器学习在智能家居中的控制策略是怎样的？2、（本题5分）什么是元学习？它的主要方法有哪些？3、（本题5分）说明机器学习在动物学中的行为分析。4、（本题5分）解释机器学习在蛋白质组学中的研究进展。5、（本题5分）说明机器学习中支持向量机（SVM）的基本思想。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用鸟类学数据保护鸟类和研究鸟类生态。2、（本题5分）通过SVM算法对图像中的植物病害进行检测。3、（本题5分）基于朴素贝叶斯算法对邮件进行垃圾邮件和正常邮件的分类。4、（本题5分）利用生物信息学数据库数据进行基因功能注释。5、（本题5分）利用生物信息学数据研究基因功能和疾病机制。四、论述题（本大题共3个小题