北京理工大學《深度學習基礎》2021-2022學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁北京理工大學

《深度學習基礎》2021-2022學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、想象一個語音識別的系統(tǒng)開發(fā)，需要將輸入的語音轉(zhuǎn)換為文字。語音數(shù)據(jù)具有連續(xù)性、變異性和噪聲等特點。以下哪種模型架構(gòu)和訓練方法可能是最有效的？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）結(jié)合高斯混合模型（GMM），傳統(tǒng)方法，對短語音處理較好，但對復雜語音的適應性有限B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡-隱馬爾可夫模型（DNN-HMM），結(jié)合了DNN的特征學習能力和HMM的時序建模能力，但訓練難度較大C.端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）語音識別模型，直接從語音到文字，減少中間步驟，但對長語音的處理可能不夠靈活D.基于Transformer架構(gòu)的語音識別模型，利用自注意力機制捕捉長距離依賴，性能優(yōu)秀，但計算資源需求大2、在一個氣候預測的研究中，需要根據(jù)歷史的氣象數(shù)據(jù)，包括溫度、濕度、氣壓等，來預測未來一段時間的天氣狀況。數(shù)據(jù)具有季節(jié)性、周期性和長期趨勢等特征。以下哪種預測方法可能是最有效的？（）A.簡單的線性時間序列模型，如自回歸移動平均（ARMA）模型，適用于平穩(wěn)數(shù)據(jù)，但對復雜模式的捕捉能力有限B.季節(jié)性自回歸整合移動平均（SARIMA）模型，考慮了季節(jié)性因素，但對于非線性和突變的情況處理能力不足C.基于深度學習的長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU），能夠處理長序列和復雜的非線性關系，但需要大量數(shù)據(jù)和計算資源D.結(jié)合多種傳統(tǒng)時間序列模型和機器學習算法的集成方法，綜合各自的優(yōu)勢，但模型復雜度和調(diào)參難度較高3、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以4、考慮一個回歸問題，我們要預測房價。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征以及對應的房價。在選擇評估指標來衡量模型的性能時，需要綜合考慮模型的準確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個評估指標不僅考慮了預測值與真實值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.準確率（Accuracy）5、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復雜度和可解釋性。假設我們有多個候選模型。以下關于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對可解釋性要求較高的任務，如醫(yī)療診斷，應優(yōu)先選擇復雜的黑盒模型D.在實際應用中，需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復雜度和可解釋性6、在一個圖像生成任務中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓練過程中相互對抗。以下關于GAN訓練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升7、在進行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設置不正確D.該模型不適合當前任務8、某機器學習項目需要對大量的圖像進行分類，但是計算資源有限。以下哪種技術可以在不顯著降低性能的前提下減少計算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學習D.以上技術都可以考慮9、在一個回歸問題中，如果需要考慮多個輸出變量之間的相關性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務學習模型D.以上模型都可以10、在使用支持向量機（SVM）進行分類時，核函數(shù)的選擇對模型性能有重要影響。假設我們要對非線性可分的數(shù)據(jù)進行分類。以下關于核函數(shù)的描述，哪一項是不準確的？（）A.線性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線性可分的情況B.多項式核函數(shù)可以擬合復雜的非線性關系，但計算復雜度較高C.高斯核函數(shù)（RBF核）對數(shù)據(jù)的分布不敏感，適用于大多數(shù)情況D.選擇核函數(shù)時，只需要考慮模型的復雜度，不需要考慮數(shù)據(jù)的特點11、在構(gòu)建一個圖像識別模型時，需要對圖像數(shù)據(jù)進行預處理和增強。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題，以下哪種預處理和增強技術組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉(zhuǎn)C.色彩空間轉(zhuǎn)換、均值濾波和圖像縮放D.對比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉(zhuǎn)12、考慮一個回歸問題，我們使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)。如果模型的預測值與真實值之間的MSE較大，這意味著什么（）A.模型的預測非常準確B.模型存在過擬合C.模型存在欠擬合D.無法確定模型的性能13、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內(nèi)達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預測結(jié)果，提高穩(wěn)定性和準確率，但訓練成本高14、在機器學習中，強化學習是一種通過與環(huán)境交互來學習最優(yōu)策略的方法。假設一個機器人要通過強化學習來學習如何在復雜的環(huán)境中行走。以下關于強化學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.強化學習中的智能體根據(jù)環(huán)境的反饋（獎勵或懲罰）來調(diào)整自己的行為策略B.Q-learning是一種基于值函數(shù)的強化學習算法，通過估計狀態(tài)-動作值來選擇最優(yōu)動作C.策略梯度算法直接優(yōu)化策略函數(shù)，通過計算策略的梯度來更新策略參數(shù)D.強化學習不需要對環(huán)境進行建模，只需要不斷嘗試不同的動作就能找到最優(yōu)策略15、在機器學習中，監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。假設我們要使用監(jiān)督學習算法來預測房價，給定了大量的房屋特征（如面積、房間數(shù)量、地理位置等）以及對應的房價數(shù)據(jù)。以下關于監(jiān)督學習在這個任務中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以使用線性回歸算法，建立房屋特征與房價之間的線性關系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來劃分決策節(jié)點，最終預測房價C.支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來對房屋數(shù)據(jù)進行分類，從而預測房價D.無監(jiān)督學習算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預測，無需對數(shù)據(jù)進行標注16、在監(jiān)督學習中，常見的算法有線性回歸、邏輯回歸、支持向量機等。以下關于監(jiān)督學習算法的說法中，錯誤的是：線性回歸用于預測連續(xù)值，邏輯回歸用于分類任務。支持向量機通過尋找一個最優(yōu)的超平面來分類數(shù)據(jù)。那么，下列關于監(jiān)督學習算法的說法錯誤的是（）A.線性回歸的模型簡單，容易理解，但對于復雜的數(shù)據(jù)集可能效果不佳B.邏輯回歸可以處理二分類和多分類問題，并且可以輸出概率值C.支持向量機在小樣本數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色，但對于大規(guī)模數(shù)據(jù)集計算成本較高D.監(jiān)督學習算法的性能只取決于模型的復雜度，與數(shù)據(jù)的特征選擇無關17、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風險。數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數(shù)量遠遠多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設置不同的權(quán)重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進行訓練，忽略類別不平衡18、假設正在構(gòu)建一個推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好為其推薦相關的產(chǎn)品或內(nèi)容。如果數(shù)據(jù)具有稀疏性和冷啟動問題，以下哪種方法可以幫助改善推薦效果？（）A.基于內(nèi)容的推薦B.協(xié)同過濾推薦C.混合推薦D.以上方法都可以嘗試19、假設正在開發(fā)一個用于圖像識別的深度學習模型，需要選擇合適的超參數(shù)。以下哪種方法可以用于自動搜索和優(yōu)化超參數(shù)？（）A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的超參數(shù)優(yōu)化D.以上方法都可以20、在一個分類問題中，如果需要對新出現(xiàn)的類別進行快速適應和學習，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學習模型B.增量學習模型C.遷移學習模型D.以上模型都可以21、假設正在進行一個特征選擇任務，需要從大量的特征中選擇最具代表性和區(qū)分性的特征。以下哪種特征選擇方法基于特征與目標變量之間的相關性？（）A.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以22、機器學習中的算法選擇需要考慮多個因素。以下關于算法選擇的說法中，錯誤的是：算法選擇需要考慮數(shù)據(jù)的特點、問題的類型、計算資源等因素。不同的算法適用于不同的場景。那么，下列關于算法選擇的說法錯誤的是（）A.對于小樣本數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇復雜的深度學習算法B.對于高維度數(shù)據(jù)，優(yōu)先選擇具有降維功能的算法C.對于實時性要求高的任務，優(yōu)先選擇計算速度快的算法D.對于不平衡數(shù)據(jù)集，優(yōu)先選擇對不平衡數(shù)據(jù)敏感的算法23、某公司希望通過機器學習來預測產(chǎn)品的需求，以便更有效地進行生產(chǎn)計劃和庫存管理。數(shù)據(jù)集涵蓋了歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)因素和經(jīng)濟指標等多方面信息。在這種復雜的多因素預測任務中，以下哪種模型可能表現(xiàn)出色？（）A.線性回歸B.多層感知機（MLP）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）D.隨機森林24、某機器學習項目旨在識別手寫數(shù)字圖像。數(shù)據(jù)集包含了各種不同風格和質(zhì)量的手寫數(shù)字。為了提高模型的魯棒性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強技術可以考慮使用？（）A.隨機裁剪B.隨機旋轉(zhuǎn)C.隨機添加噪聲D.以上技術都可以25、在進行機器學習模型的訓練時，過擬合是一個常見的問題。假設我們正在訓練一個決策樹模型來預測客戶是否會購買某種產(chǎn)品，給定了客戶的個人信息和購買歷史等數(shù)據(jù)。以下關于過擬合的描述和解決方法，哪一項是錯誤的？（）A.過擬合表現(xiàn)為模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量可以有效地減少過擬合的發(fā)生C.對決策樹進行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過擬合D.降低模型的復雜度，例如減少決策樹的深度，會導致模型的擬合能力下降，無法解決過擬合問題二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明機器學習中樸素貝葉斯分類器的工作原理。2、（本題5分）機器學習在農(nóng)業(yè)中的應用有哪些方面？3、（本題5分）什么是模型的不確定性估計？為什么它很重要？4、（本題5分）什么是遷移強化學習？它的挑戰(zhàn)是什么？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助基因組學數(shù)據(jù)定位基因和研究基因變異。2、（本題5分）使用Adaboost算法對圖像中的車牌進行識別。3、（本題5分）運用獸醫(yī)領域數(shù)據(jù)診斷動物疾病和制定治療方案。4、（本題5分）運用