吉首大學(xué)《深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁吉首大學(xué)

《深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)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15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、考慮一個圖像分割任務(wù)，即將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。以下哪種方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長C.邊緣檢測D.以上都是2、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的選擇和超參數(shù)的調(diào)整是非常重要的環(huán)節(jié)。通常可以使用交叉驗(yàn)證技術(shù)來評估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設(shè)有一個分類模型，我們想要確定最優(yōu)的正則化參數(shù)C。如果采用K折交叉驗(yàn)證，以下關(guān)于K的選擇，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.K=5，平衡計(jì)算成本和評估準(zhǔn)確性B.K=2，快速得到初步的評估結(jié)果C.K=10，提供更可靠的評估D.K=n（n為樣本數(shù)量），確保每個樣本都用于驗(yàn)證一次3、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們有一個數(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(yīng)的房價(jià)。如果我們想要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測新房屋的價(jià)格，以下哪種算法可能是最合適的（）A.K-Means聚類算法B.決策樹算法C.主成分分析（PCA）D.獨(dú)立成分分析（ICA）4、在一個多標(biāo)簽分類問題中，每個樣本可能同時屬于多個類別。例如，一篇文章可能同時涉及科技、娛樂和體育等多個主題。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)化為多個二分類問題，分別進(jìn)行預(yù)測B.使用一個單一的分類器，輸出多個概率值表示屬于各個類別的可能性C.對每個標(biāo)簽分別訓(xùn)練一個獨(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5、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(guān)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(wù)學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以6、考慮一個回歸問題，我們要預(yù)測房價(jià)。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(yīng)的房價(jià)。在選擇評估指標(biāo)來衡量模型的性能時，需要綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個評估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測值與真實(shí)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(zhǔn)確率（Accuracy）7、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果智能體在某個狀態(tài)下采取的行動總是導(dǎo)致低獎勵，它應(yīng)該（）A.繼續(xù)采取相同的行動，希望情況會改善B.隨機(jī)選擇其他行動C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動D.調(diào)整策略以避免采取該行動8、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估時，除了準(zhǔn)確性等常見指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來更詳細(xì)地分析模型的性能。對于一個二分類問題，混淆矩陣包含了真陽性（TP）、真陰性（TN）、假陽性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個指標(biāo)可以通過混淆矩陣計(jì)算得到，并且對于不平衡數(shù)據(jù)集的評估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）9、在一個推薦系統(tǒng)中，為了提高推薦的多樣性和新穎性，以下哪種方法可能是有效的？（）A.引入隨機(jī)推薦，增加推薦結(jié)果的不確定性，但可能降低相關(guān)性B.基于內(nèi)容的多樣性優(yōu)化，選擇不同類型的物品進(jìn)行推薦，但可能忽略用戶偏好C.探索-利用平衡策略，在推薦熟悉物品和新物品之間找到平衡，但難以精確控制D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)用戶反饋動態(tài)調(diào)整10、假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測試集上表現(xiàn)不佳。這可能是由于以下哪種原因（）A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足B.模型過于復(fù)雜，導(dǎo)致過擬合C.學(xué)習(xí)率設(shè)置過高D.以上原因都有可能11、在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類時，核函數(shù)的選擇對模型性能有重要影響。假設(shè)我們要對非線性可分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。以下關(guān)于核函數(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(xiàng)式核函數(shù)可以擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系，但計(jì)算復(fù)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(fù)雜度，不需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)12、假設(shè)正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶推薦個性化的商品。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間間隔和購買周期13、在進(jìn)行特征工程時，需要對連續(xù)型特征進(jìn)行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化14、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)中的圖像生成任務(wù)時，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的模型。假設(shè)我們要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于GAN的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.GAN由生成器和判別器組成，它們通過相互對抗來提高生成圖像的質(zhì)量B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器C.判別器的任務(wù)是區(qū)分輸入的圖像是真實(shí)的還是由生成器生成的D.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定，不容易出現(xiàn)模式崩潰等問題15、考慮一個圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率較低，可能存在以下哪種問題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（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。2、（本題5分）簡述在工業(yè)生產(chǎn)中，質(zhì)量控制中機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量控制應(yīng)用。4、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)在昆蟲學(xué)中的種群動態(tài)分析。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討在生物信息學(xué)中，機(jī)器學(xué)習(xí)在基因表達(dá)分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等方面的應(yīng)用。分析生物數(shù)據(jù)的高維度和復(fù)雜性對機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)。2、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中的應(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中有很多成功的應(yīng)用案例，分析其原理和應(yīng)用場景。3、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于金融風(fēng)險(xiǎn)管理，分析其應(yīng)用方法和面臨的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）論述在圖像風(fēng)格遷移中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的原理和創(chuàng)新應(yīng)用。研究如何實(shí)現(xiàn)不同風(fēng)格的圖像轉(zhuǎn)換。5、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理重要性。分析數(shù)