皖西卫生职业学院《深度学习实验》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、在机器学习中，监督学习是一种常见的学习方式。假设我们要使用监督学习算法来预测房价，给定了大量的房屋特征（如面积、房间数量、地理位置等）以及对应的房价数据。以下关于监督学习在这个任务中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以使用线性回归算法，建立房屋特征与房价之间的线性关系模型B.决策树算法可以根据房屋特征的不同取值来划分决策节点，最终预测房价C.支持向量机通过寻找一个最优的超平面来对房屋数据进行分类，从而预测房价D.无监督学习算法如K-Means聚类算法可以直接用于房价的预测，无需对数据进行标注2、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3、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4、在一个异常检测任务中，如果异常样本的特征与正常样本有很大的不同，以下哪种方法可能效果较好？（）A.基于距离的方法，如K近邻B.基于密度的方法，如DBSCANC.基于聚类的方法，如K-MeansD.以上都不行5、在深度学习中，批量归一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速训练B.防止过拟合C.提高模型泛化能力D.以上都是6、某机器学习模型在训练时出现了过拟合现象，除了正则化，以下哪种方法也可以尝试用于缓解过拟合？（）A.增加训练数据B.减少特征数量C.早停法D.以上方法都可以7、深度学习是机器学习的一个重要分支，它利用深度神经网络进行学习。以下关于深度学习的说法中，错误的是：深度神经网络具有多层结构，可以自动学习数据的特征表示。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。那么，下列关于深度学习的说法错误的是（）A.卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的深度神经网络B.循环神经网络适用于处理序列数据，如文本、时间序列等C.深度神经网络的训练需要大量的计算资源和时间D.深度学习算法可以自动学习到最优的特征表示，不需要人工设计特征8、在机器学习中，强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的方法。假设一个机器人要通过强化学习来学习如何在复杂的环境中行走。以下关于强化学习的描述，哪一项是不正确的？（）A.强化学习中的智能体根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整自己的行为策略B.Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，通过估计状态-动作值来选择最优动作C.策略梯度算法直接优化策略函数，通过计算策略的梯度来更新策略参数D.强化学习不需要对环境进行建模，只需要不断尝试不同的动作就能找到最优策略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、在进行异常检测时，以下关于异常检测方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于统计的方法通过计算数据的均值、方差等统计量来判断异常值B.基于距离的方法通过计算样本之间的距离来识别异常点C.基于密度的方法认为异常点的局部密度显著低于正常点D.所有的异常检测方法都能准确地检测出所有的异常，不存在漏检和误检的情况11、在一个分类问题中，如果数据分布不均衡，以下哪种方法可以用于处理这种情况？（）A.过采样B.欠采样C.生成对抗网络（GAN）生成新样本D.以上方法都可以12、在构建一个图像识别模型时，需要对图像数据进行预处理和增强。如果图像存在光照不均、噪声和模糊等问题，以下哪种预处理和增强技术组合可能最为有效？（）A.直方图均衡化、中值滤波和锐化B.灰度变换、高斯滤波和图像翻转C.色彩空间转换、均值滤波和图像缩放D.对比度拉伸、双边滤波和图像旋转13、在一个强化学习问题中，智能体需要在环境中通过不断尝试和学习来优化其策略。如果环境具有高维度和连续的动作空间，以下哪种算法通常被用于解决这类问题？（）A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork（DQN）D.PolicyGradient算法14、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15、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16、假设正在开发一个智能推荐系统，用于向用户推荐个性化的商品。系统需要根据用户的历史购买记录、浏览行为、搜索关键词等信息来预测用户的兴趣和需求。在这个过程中，特征工程起到了关键作用。如果要将用户的购买记录转化为有效的特征，以下哪种方法不太合适？（）A.统计用户购买每种商品的频率B.对用户购买的商品进行分类，并计算各类别的比例C.直接将用户购买的商品名称作为特征输入模型D.计算用户购买商品的时间间隔和购买周期17、在深度学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别等领域。假设我们正在设计一个CNN模型，对于图像分类任务，以下哪个因素对模型性能的影响较大（）A.卷积核的大小B.池化层的窗口大小C.全连接层的神经元数量D.以上因素影响都不大18、假设要对一个时间序列数据进行预测，例如股票价格的走势。数据具有明显的趋势和季节性特征。以下哪种时间序列预测方法可能较为合适？（）A.移动平均法B.指数平滑法C.ARIMA模型D.以上方法都可能适用，取决于具体数据特点19、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20、在一个分类问题中，如果需要对新出现的类别进行快速适应和学习，以下哪种模型具有较好的灵活性？（）A.在线学习模型B.增量学习模型C.迁移学习模型D.以上模型都可以二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述在智能金融欺诈检测中，深度学习的应用。2、（本题5分）简述机器学习中的深度学习模型。3、（本题5分）机器学习中自适应矩估计（Adam）优化算法的优点是什么？4、（本题5分）谈谈局部线性嵌入（LLE）在降维中的应用。5、（本题5分）什么是图神经网络（GNN）？它的应用场景有哪些？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用强化学习算法训练智能体进行篮球比赛。2、（本题5分）运用K-Means聚类对用户的运动数据进行分析。3、（本题5分）对一个深度神经网络进行模型压缩和量化，减少模型大小和计算量。4、（本题5分）依据基因编辑数据设计基因编辑方案和评估效果。5、（本题5分）通过园艺设计数据规划美丽的花园景观。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题1