安徽工業(yè)大學(xué)《深度學(xué)習(xí)初步》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《深度學(xué)習(xí)初步》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，偏差-方差權(quán)衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復(fù)雜度與性能的關(guān)系B.訓(xùn)練誤差與測試誤差的關(guān)系C.過擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是2、在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，如果需要快速進(jìn)行模型的訓(xùn)練和預(yù)測，以下哪種輕量級(jí)模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG3、假設(shè)正在比較不同的聚類算法，用于對(duì)一組沒有標(biāo)簽的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。如果數(shù)據(jù)分布不規(guī)則且存在不同密度的簇，以下哪種聚類算法可能更適合？（）A.K-Means算法B.層次聚類算法C.密度聚類算法（DBSCAN）D.均值漂移聚類算法4、在進(jìn)行模型壓縮時(shí)，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權(quán)重進(jìn)行低精度表示，如從32位浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識(shí)蒸餾是將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到一個(gè)較小的模型中，實(shí)現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會(huì)導(dǎo)致模型性能嚴(yán)重下降，因此在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用5、在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別等領(lǐng)域。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)CNN模型，對(duì)于圖像分類任務(wù)，以下哪個(gè)因素對(duì)模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大6、在一個(gè)多標(biāo)簽分類問題中，每個(gè)樣本可能同時(shí)屬于多個(gè)類別。例如，一篇文章可能同時(shí)涉及科技、娛樂和體育等多個(gè)主題。以下哪種方法可以有效地處理多標(biāo)簽分類任務(wù)？（）A.將多標(biāo)簽問題轉(zhuǎn)化為多個(gè)二分類問題，分別進(jìn)行預(yù)測B.使用一個(gè)單一的分類器，輸出多個(gè)概率值表示屬于各個(gè)類別的可能性C.對(duì)每個(gè)標(biāo)簽分別訓(xùn)練一個(gè)獨(dú)立的分類器D.以上方法都不可行，多標(biāo)簽分類問題無法通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決7、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要包括聚類和降維等方法。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法中，錯(cuò)誤的是：聚類算法將數(shù)據(jù)分成不同的組，而降維算法則將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。那么，下列關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法錯(cuò)誤的是（）A.K均值聚類算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)數(shù)K，并且對(duì)初始值比較敏感B.層次聚類算法可以生成樹形結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果，便于直觀理解C.主成分分析是一種常用的降維算法，可以保留數(shù)據(jù)的主要特征D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不需要任何先驗(yàn)知識(shí)，完全由數(shù)據(jù)本身驅(qū)動(dòng)8、在一個(gè)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(jī)B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林9、機(jī)器學(xué)習(xí)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的交叉學(xué)科。它的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，從而能夠進(jìn)行預(yù)測、分類、聚類等任務(wù)。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三大類。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法錯(cuò)誤的是（）A.決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用于分類和回歸任務(wù)B.K均值聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)分成K個(gè)聚類C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，適用于機(jī)器人控制等領(lǐng)域D.機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能只取決于算法本身，與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量無關(guān)10、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中，損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因？（）A.學(xué)習(xí)率過高B.模型過于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能11、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來分析模型的性能。假設(shè)一個(gè)二分類問題的混淆矩陣如下：（）預(yù)測為正類預(yù)測為負(fù)類實(shí)際為正類8020實(shí)際為負(fù)類1090那么該模型的準(zhǔn)確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%12、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法中，錯(cuò)誤的是：數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等步驟。目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。那么，下列關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，便于不同特征之間的比較C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整為特定的值D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)模型的性能影響不大，可以忽略13、在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個(gè)二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實(shí)類別，列表示預(yù)測類別B.真陽性（TruePositive，TP）表示實(shí)際為正例且被預(yù)測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實(shí)際為正例但被預(yù)測為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題，不能用于多分類問題14、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，以下關(guān)于解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.過采樣方法通過增加少數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)（SMOTE）通過合成新的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對(duì)模型性能沒有影響，不需要采取任何措施來處理15、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個(gè)性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等信息來預(yù)測用戶的興趣和需求。在這個(gè)過程中，特征工程起到了關(guān)鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉(zhuǎn)化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計(jì)用戶購買每種商品的頻率B.對(duì)用戶購買的商品進(jìn)行分類，并計(jì)算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計(jì)算用戶購買商品的時(shí)間間隔和購買周期二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在精神醫(yī)學(xué)中的研究成果有哪些？2、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)在信息檢索和推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。3、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在淡水生物學(xué)中的應(yīng)用有哪些？4、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中門控循環(huán)單元（GRU）有什么特點(diǎn)？三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討特征工程中，自動(dòng)特征生成技術(shù)（如基于深度學(xué)習(xí)的特征生成）的發(fā)展和應(yīng)用。分析其與傳統(tǒng)特征工程方法的結(jié)合點(diǎn)。2、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法及其應(yīng)用。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合可以結(jié)合不同類型的數(shù)據(jù)，提高模型的性能和泛化能力。介紹常見的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，并討論其在圖像、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。3、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在能源領(lǐng)域的應(yīng)用。舉例說明機(jī)器學(xué)習(xí)在能源消耗預(yù)測、智能電網(wǎng)、可再生能源預(yù)測等方面的應(yīng)用，并探討其對(duì)能源行業(yè)的影響及未來發(fā)展趨勢。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在電信領(lǐng)域的應(yīng)用，如網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、客戶流失預(yù)測等，討論其對(duì)電信運(yùn)營商的價(jià)值。5、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型壓縮方法