广州城市理工学院《深度学习实验》2023-2024学年第二学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页广州城市理工学院《深度学习实验》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共30个小题，每小题1分，共30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、在一个金融风险预测的项目中，需要根据客户的信用记录、收入水平、负债情况等多种因素来预测其违约的可能性。同时，要求模型能够适应不断变化的市场环境和新的数据特征。以下哪种模型架构和训练策略可能是最恰当的？（）A.构建一个线性回归模型，简单直观，易于解释和更新，但可能无法处理复杂的非线性关系B.选择逻辑回归模型，结合正则化技术防止过拟合，能够处理二分类问题，但对于多因素的复杂关系表达能力有限C.建立多层感知机神经网络，通过调整隐藏层的数量和节点数来捕捉复杂关系，但训练难度较大，容易过拟合D.采用基于随机森林的集成学习方法，结合特征选择和超参数调优，能够处理多因素和非线性关系，且具有较好的稳定性和泛化能力2、在评估机器学习模型的性能时，通常会使用多种指标。假设我们有一个二分类模型，用于预测患者是否患有某种疾病。以下关于模型评估指标的描述，哪一项是不正确的？（）A.准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例，但在类别不平衡的情况下可能不准确B.召回率是被正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例C.F1分数是准确率和召回率的调和平均值，综合考虑了模型的准确性和全面性D.均方误差（MSE）常用于二分类问题的模型评估，值越小表示模型性能越好3、假设正在开发一个用于图像分割的机器学习模型。以下哪种损失函数通常用于评估图像分割的效果？（）A.交叉熵损失B.均方误差损失C.Dice损失D.以上损失函数都可能使用4、假设我们有一个时间序列数据，想要预测未来的值。以下哪种机器学习算法可能不太适合（）A.线性回归B.长短期记忆网络（LSTM）C.随机森林D.自回归移动平均模型（ARMA）5、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6、考虑一个情感分析任务，判断一段文本所表达的情感是积极、消极还是中性。在特征提取方面，可以使用词袋模型、TF-IDF等方法。如果文本数据量较大，且包含丰富的语义信息，以下哪种特征提取方法可能表现更好？（）A.词袋模型，简单直观，计算速度快B.TF-IDF，考虑了词的频率和文档的分布C.基于深度学习的词向量表示，能够捕捉语义和上下文信息D.以上方法效果相同，取决于模型的复杂程度7、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8、在一个监督学习问题中，我们需要评估模型在新数据上的泛化能力。如果数据集较小且存在类别不平衡的情况，以下哪种评估指标需要特别谨慎地使用？（）A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方误差（MSE）9、某研究团队正在开发一个用于医疗图像诊断的机器学习模型，需要提高模型对小病变的检测能力。以下哪种方法可以尝试？（）A.增加数据增强的强度B.使用更复杂的模型架构C.引入注意力机制D.以上方法都可以10、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11、某研究需要对音频信号进行分类，例如区分不同的音乐风格。以下哪种特征在音频分类中经常被使用？（）A.频谱特征B.时域特征C.时频特征D.以上特征都常用12、在机器学习中，监督学习是一种常见的学习方式。假设我们有一个数据集，包含了房屋的面积、房间数量、地理位置等特征，以及对应的房价。如果我们想要使用监督学习算法来预测新房屋的价格，以下哪种算法可能是最合适的（）A.K-Means聚类算法B.决策树算法C.主成分分析（PCA）D.独立成分分析（ICA）13、考虑一个图像分割任务，即将图像分割成不同的区域或对象。以下哪种方法常用于图像分割？（）A.阈值分割B.区域生长C.边缘检测D.以上都是14、机器学习中，批量归一化（BatchNormalization）通常应用于（）A.输入层B.隐藏层C.输出层D.以上都可以15、某机器学习项目需要对文本进行主题建模，以发现文本中的潜在主题。以下哪种方法常用于文本主题建模？（）A.潜在狄利克雷分配（LDA）B.非负矩阵分解（NMF）C.概率潜在语义分析（PLSA）D.以上方法都常用16、在一个图像生成任务中，例如生成逼真的人脸图像，生成对抗网络（GAN）是一种常用的方法。GAN由生成器和判别器组成，它们在训练过程中相互对抗。以下关于GAN训练过程的描述，哪一项是不正确的？（）A.生成器的目标是生成尽可能逼真的图像，以欺骗判别器B.判别器的目标是准确区分真实图像和生成器生成的图像C.训练初期，生成器和判别器的性能都比较差，生成的图像质量较低D.随着训练的进行，判别器的性能逐渐下降，而生成器的性能不断提升17、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18、在一个多分类问题中，如果类别之间存在层次关系，以下哪种分类方法可以考虑这种层次结构？（）A.层次分类B.一对一分类C.一对多分类D.以上方法都可以19、在构建一个用于图像识别的卷积神经网络（CNN）时，需要考虑许多因素。假设我们正在设计一个用于识别手写数字的CNN模型。以下关于CNN设计的描述，哪一项是不正确的？（）A.增加卷积层的数量可以提取更复杂的图像特征，提高识别准确率B.较大的卷积核尺寸能够捕捉更广泛的图像信息，有助于模型性能提升C.在卷积层后添加池化层可以减少特征数量，降低计算复杂度，同时保持主要特征D.使用合适的激活函数如ReLU可以引入非线性，增强模型的表达能力20、在机器学习中，模型的选择和超参数的调整是非常重要的环节。通常可以使用交叉验证技术来评估不同模型和超参数组合的性能。假设有一个分类模型，我们想要确定最优的正则化参数C。如果采用K折交叉验证，以下关于K的选择，哪一项是不太合理的？（）A.K=5，平衡计算成本和评估准确性B.K=2，快速得到初步的评估结果C.K=10，提供更可靠的评估D.K=n（n为样本数量），确保每个样本都用于验证一次21、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22、在一个强化学习的应用中，环境的状态空间非常大且复杂。以下哪种策略可能有助于提高学习效率？（）A.基于值函数的方法，如Q-learning，通过估计状态值来选择动作，但可能存在过高估计问题B.策略梯度方法，直接优化策略，但方差较大且收敛慢C.演员-评论家（Actor-Critic）方法，结合值函数和策略梯度的优点，但模型复杂D.以上方法结合使用，并根据具体环境进行调整23、考虑一个时间序列预测问题，数据具有明显的季节性特征。以下哪种方法可以处理这种季节性？（）A.在模型中添加季节性项B.使用季节性差分C.采用季节性自回归移动平均（SARIMA）模型D.以上都可以24、在一个医疗诊断项目中，我们希望利用机器学习算法来预测患者是否患有某种疾病。收集到的数据集包含患者的各种生理指标、病史等信息。在选择合适的机器学习算法时，需要考虑多个因素，如数据的规模、特征的数量、数据的平衡性等。如果数据量较大，特征维度较高，且存在一定的噪声，以下哪种算法可能是最优选择？（）A.逻辑回归算法，简单且易于解释B.决策树算法，能够处理非线性关系C.支持向量机算法，在小样本数据上表现出色D.随机森林算法，对噪声和异常值具有较好的容忍性25、某研究需要对生物信息数据进行分析，例如基因序列数据。以下哪种机器学习方法在处理生物信息学问题中经常被应用？（）A.隐马尔可夫模型B.条件随机场C.深度学习模型D.以上方法都常用26、考虑在一个图像识别任务中，需要对不同的物体进行分类，例如猫、狗、汽车等。为了提高模型的准确性和泛化能力，以下哪种数据增强技术可能是有效的（）A.随机旋转图像B.增加图像的亮度C.对图像进行模糊处理D.减小图像的分辨率27、强化学习中的智能体通过与环境的交互来学习最优策略。以下关于强化学习的说法中，错误的是：强化学习的目标是最大化累计奖励。智能体根据当前状态选择动作，环境根据动作反馈新的状态和奖励。那么，下列关于强化学习的说法错误的是（）A.Q学习是一种基于值函数的强化学习算法B.策略梯度算法是一种基于策略的强化学习算法C.强化学习算法只适用于离散动作空间，对于连续动作空间不适用D.强化学习可以应用于机器人控制、游戏等领域28、在进行模型压缩时，以下关于模型压缩方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.剪枝是指删除模型中不重要的权重或神经元，减少模型的参数量B.量化是将模型的权重进行低精度表示，如从32位浮点数转换为8位整数C.知识蒸馏是将复杂模型的知识转移到一个较小的模型中，实现模型压缩D.模型压缩会导致模型性能严重下降，因此在实际应用中应尽量避免使用29、在机器学习中，降维是一种常见的操作，用于减少特征的数量。以下哪种降维方法是基于线性变换的？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-SNED.以上都是30、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.以上模型都可以二、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析机器学习中的异常检测算法及其在工业生产中的应用。异常检测可以帮助发现工业生产中的异常情况，提高生产效率和质量。介绍常见的异常检测算法，并讨论其在工业生产中的应用和面临的问题。2、（本题5分）探讨在工业生产中，机器学习在质量控制、故障预测和生产优化方面的应用。分析工业数据的噪声和不确定性对机器学习模型的影响。3、（本题5分）分析机器学习在工业自动化中的应用，如质量检测、故障诊断等，讨论其对工业生产效率的影响。4、（本题5分）探讨机器学习在城市规划中的土地利用分类中的应用，分析其对城市规划决策的支持。5、（本题5分）论述在自然语言处理的问答系统中，机