景德镇陶瓷职业技术学院《深度学习理论与实践》2023-2024学年第二学期期末试卷

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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20个小题，每小题2分，共40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，交叉验证是一种常用的评估模型性能和选择超参数的方法。假设我们正在使用K折交叉验证来评估一个分类模型。以下关于交叉验证的描述，哪一项是不准确的？（）A.将数据集随机分成K个大小相等的子集，依次选择其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集B.通过计算K次实验的平均准确率等指标来评估模型的性能C.可以在交叉验证过程中同时调整多个超参数，找到最优的超参数组合D.交叉验证只适用于小数据集，对于大数据集计算成本过高，不适用2、在机器学习中，偏差-方差权衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的复杂度与性能的关系B.训练误差与测试误差的关系C.过拟合与欠拟合的关系D.以上都是3、某机器学习模型在训练过程中，损失函数的值一直没有明显下降。以下哪种可能是导致这种情况的原因？（）A.学习率过高B.模型过于复杂C.数据预处理不当D.以上原因都有可能4、想象一个语音合成的任务，需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术可能是核心的？（）A.基于规则的语音合成，方法简单但不够自然B.拼接式语音合成，利用预先录制的语音片段拼接，但可能存在不连贯问题C.参数式语音合成，通过模型生成声学参数再转换为语音，但音质可能受限D.端到端的神经语音合成，直接从文本生成语音，效果自然但训练难度大5、在机器学习中，模型评估是非常重要的环节。以下关于模型评估的说法中，错误的是：常用的模型评估指标有准确率、精确率、召回率、F1值等。可以通过交叉验证等方法来评估模型的性能。那么，下列关于模型评估的说法错误的是（）A.准确率是指模型正确预测的样本数占总样本数的比例B.精确率是指模型预测为正类的样本中真正为正类的比例C.召回率是指真正为正类的样本中被模型预测为正类的比例D.模型的评估指标越高越好，不需要考虑具体的应用场景6、考虑一个回归问题，我们使用均方误差（MSE）作为损失函数。如果模型的预测值与真实值之间的MSE较大，这意味着什么（）A.模型的预测非常准确B.模型存在过拟合C.模型存在欠拟合D.无法确定模型的性能7、假设正在进行一项关于客户购买行为预测的研究。我们拥有大量的客户数据，包括个人信息、购买历史和浏览记录等。为了从这些数据中提取有价值的特征，以下哪种方法通常被广泛应用？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.因子分析D.独立成分分析（ICA）8、在机器学习中，特征选择是一项重要的任务，旨在从众多的原始特征中选择出对模型性能有显著影响的特征。假设我们有一个包含大量特征的数据集，在进行特征选择时，以下哪种方法通常不被采用？（）A.基于相关性分析，选择与目标变量高度相关的特征B.随机选择一部分特征，进行试验和比较C.使用递归特征消除（RFE）方法，逐步筛选特征D.基于领域知识和经验，手动选择特征9、在一个信用评估的问题中，需要根据个人的信用记录、收入、债务等信息评估其信用风险。以下哪种模型评估指标可能是最重要的？（）A.准确率（Accuracy），衡量正确分类的比例，但在不平衡数据集中可能不准确B.召回率（Recall），关注正例的识别能力，但可能导致误判增加C.F1分数，综合考虑准确率和召回率，但对不同类别的权重相同D.受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC），能够评估模型在不同阈值下的性能，对不平衡数据较稳健10、在一个情感分析任务中，需要同时考虑文本的语义和语法信息。以下哪种模型结构可能是最有帮助的？（）A.卷积神经网络（CNN），能够提取局部特征，但对序列信息处理较弱B.循环神经网络（RNN），擅长处理序列数据，但长期依赖问题较严重C.长短时记忆网络（LSTM），改进了RNN的长期记忆能力，但计算复杂度较高D.结合CNN和LSTM的混合模型，充分利用两者的优势11、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12、某研究团队正在开发一个用于疾病预测的机器学习模型，需要考虑模型的鲁棒性和稳定性。以下哪种方法可以用于评估模型在不同数据集和条件下的性能？（）A.交叉验证B.留一法C.自助法D.以上方法都可以13、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14、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15、机器学习中，批量归一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快训练速度B.防止过拟合C.提高模型精度D.以上都是16、无监督学习算法主要包括聚类和降维等方法。以下关于无监督学习算法的说法中，错误的是：聚类算法将数据分成不同的组，而降维算法则将高维数据映射到低维空间。那么，下列关于无监督学习算法的说法错误的是（）A.K均值聚类算法需要预先指定聚类的个数K，并且对初始值比较敏感B.层次聚类算法可以生成树形结构的聚类结果，便于直观理解C.主成分分析是一种常用的降维算法，可以保留数据的主要特征D.无监督学习算法不需要任何先验知识，完全由数据本身驱动17、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18、在一个气候预测的研究中，需要根据历史的气象数据，包括温度、湿度、气压等，来预测未来一段时间的天气状况。数据具有季节性、周期性和长期趋势等特征。以下哪种预测方法可能是最有效的？（）A.简单的线性时间序列模型，如自回归移动平均（ARMA）模型，适用于平稳数据，但对复杂模式的捕捉能力有限B.季节性自回归整合移动平均（SARIMA）模型，考虑了季节性因素，但对于非线性和突变的情况处理能力不足C.基于深度学习的长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU），能够处理长序列和复杂的非线性关系，但需要大量数据和计算资源D.结合多种传统时间序列模型和机器学习算法的集成方法，综合各自的优势，但模型复杂度和调参难度较高19、假设要开发一个疾病诊断的辅助系统，能够根据患者的医学影像（如X光、CT等）和临床数据做出诊断建议。以下哪种模型融合策略可能是最有效的？（）A.简单平均多个模型的预测结果，计算简单，但可能无法充分利用各个模型的优势B.基于加权平均的融合，根据模型的性能或重要性分配权重，但权重的确定可能具有主观性C.采用堆叠（Stacking）方法，将多个模型的输出作为新的特征输入到一个元模型中进行融合，但可能存在过拟合风险D.基于注意力机制的融合，动态地根据输入数据为不同模型分配权重，能够更好地适应不同情况，但实现较复杂20、某研究团队正在开发一个用于预测股票价格的机器学习模型，需要考虑市场的动态性和不确定性。以下哪种模型可能更适合处理这种复杂的时间序列数据？（）A.长短时记忆网络（LSTM）结合注意力机制B.门控循环单元（GRU）与卷积神经网络（CNN）的组合C.随机森林与自回归移动平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）机器学习在精神医学中的研究成果有哪些？2、（本题5分）简述机器学习中的优化算法，如随机梯度下降（SGD）。3、（本题5分）什么是集成学习？举例说明常见的集成学习方法。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用生物信息学算法数据挖掘生物信息中的潜在模式。2、（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。3、（本题5分）借助免疫细胞信号通路数据研究免疫反应的调控。4、（本题5分）运