12.《模型超参数优化技术综合能力测试卷》

12.《模型超参数优化技术综合能力测试卷》一、单项选择题（每题1分，共30题）1.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于模型的优化方法？A.遗传算法B.贝叶斯优化C.随机搜索D.网格搜索2.在超参数优化中，网格搜索的主要缺点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用3.以下哪种方法不属于超参数优化中的代理模型？A.高斯过程B.随机森林C.线性回归D.神经网络4.贝叶斯优化中，常用的代理模型是？A.决策树B.线性回归C.高斯过程D.支持向量机5.超参数优化中，以下哪种方法属于基于梯度的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.粒子群优化6.在超参数优化中，遗传算法的主要优点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用7.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于采样的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.网格搜索8.在超参数优化中，随机搜索的主要优点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用9.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于梯度的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.粒子群优化10.在超参数优化中，贝叶斯优化的主要优点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用11.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于采样的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.网格搜索12.在超参数优化中，遗传算法的主要缺点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用13.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于模型的优化方法？A.遗传算法B.贝叶斯优化C.随机搜索D.网格搜索14.在超参数优化中，网格搜索的主要优点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用15.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于梯度的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.粒子群优化16.在超参数优化中，贝叶斯优化的主要缺点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用17.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于采样的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.网格搜索18.在超参数优化中，随机搜索的主要缺点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用19.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于模型的优化方法？A.遗传算法B.贝叶斯优化C.随机搜索D.网格搜索20.在超参数优化中，网格搜索的主要优点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用21.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于梯度的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.粒子群优化22.在超参数优化中，贝叶斯优化的主要缺点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用23.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于采样的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.网格搜索24.在超参数优化中，随机搜索的主要优点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用25.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于模型的优化方法？A.遗传算法B.贝叶斯优化C.随机搜索D.网格搜索26.在超参数优化中，网格搜索的主要缺点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用27.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于梯度的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.粒子群优化28.在超参数优化中，贝叶斯优化的主要优点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用29.超参数优化中，以下哪种方法不属于基于采样的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.网格搜索30.在超参数优化中，随机搜索的主要缺点是？A.计算效率高B.容易找到全局最优解C.需要预先设定参数范围D.对高维参数空间适用二、多项选择题（每题2分，共20题）1.超参数优化中，以下哪些方法属于基于模型的优化方法？A.遗传算法B.贝叶斯优化C.随机搜索D.网格搜索2.在超参数优化中，以下哪些方法属于基于梯度的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.粒子群优化3.超参数优化中，以下哪些方法属于基于采样的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.网格搜索4.在超参数优化中，以下哪些方法属于代理模型？A.高斯过程B.随机森林C.线性回归D.神经网络5.超参数优化中，以下哪些方法属于基于模型的优化方法？A.遗传算法B.贝叶斯优化C.随机搜索D.网格搜索6.在超参数优化中，以下哪些方法属于基于梯度的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.粒子群优化7.超参数优化中，以下哪些方法属于基于采样的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.网格搜索8.在超参数优化中，以下哪些方法属于代理模型？A.高斯过程B.随机森林C.线性回归D.神经网络9.超参数优化中，以下哪些方法属于基于模型的优化方法？A.遗传算法B.贝叶斯优化C.随机搜索D.网格搜索10.在超参数优化中，以下哪些方法属于基于梯度的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.粒子群优化11.超参数优化中，以下哪些方法属于基于采样的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.网格搜索12.在超参数优化中，以下哪些方法属于代理模型？A.高斯过程B.随机森林C.线性回归D.神经网络13.超参数优化中，以下哪些方法属于基于模型的优化方法？A.遗传算法B.贝叶斯优化C.随机搜索D.网格搜索14.在超参数优化中，以下哪些方法属于基于梯度的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.粒子群优化15.超参数优化中，以下哪些方法属于基于采样的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.网格搜索16.在超参数优化中，以下哪些方法属于代理模型？A.高斯过程B.随机森林C.线性回归D.神经网络17.超参数优化中，以下哪些方法属于基于模型的优化方法？A.遗传算法B.贝叶斯优化C.随机搜索D.网格搜索18.在超参数优化中，以下哪些方法属于基于梯度的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.粒子群优化19.超参数优化中，以下哪些方法属于基于采样的优化方法？A.遗传算法B.随机搜索C.贝叶斯优化D.网格搜索20.在超参数优化中，以下哪些方法属于代理模型？A.高斯过程B.随机森林C.线性回归D.神经网络三、判断题（每题1分，共20题）1.超参数优化中，网格搜索是一种基于模型的优化方法。2.贝叶斯优化是一种基于采样的优化方法。3.遗传算法是一种基于梯度的优化方法。4.随机搜索是一种基于模型的优化方法。5.网格搜索是一种基于梯度的优化方法。6.贝叶斯优化是一种基于采样的优化方法。7.遗传算法是一种基于模型的优化方法。8.随机搜索是一种基于梯度的优化方法。9.网格搜索是一种基于采样的优化方法。10.贝叶斯优化是一种基于模型的优化方法。11.遗传算法是一种基于采样的优化方法。12.随机搜索是一种基于模型的优化方法。13.网格搜索是一种基于梯度的优化方法。14.贝叶斯优化是一种基于采样的优化方法。15.遗传算法是一种基于模型的优化方法。16.随机搜索是一种基于梯度的优化方法。17.网格搜索是一种基于采样的优化方法。18.贝叶斯优化是一种基于模型的优化方法。19.遗传算法是一种基于采样的优化方法。20.随机搜索是一种基于模型的优化方法。四、简答题（每题5分，共2题）1.简述超参数优化的主要方法和各自的特点。2.结合实际应用场景，说明如何选择合适的超参数优化方法。附标准答案一、单项选择题1.A2.C3.B4.C5.D6.B7.D8.A9.A10.B11.D12.A13.A14.B15.D16.C17.D18.A19.A20.B21.D22.C23.D24.A25.A26.C27.D28.B29.D30.A二、多项选择题1.B,D2.D3.B,C,D4.A,B,C,D5.B,D6.D7.B,C,D8.A,B,C,D9.B,D10.D11.B,C,D12.A,B,C,D13.B,D14.D15.B,C,D16.A,B,C,D17.B,D18.D19.B,C,D20.A,B,C,D三、判断题1.×2.√3.×4.×5.×6.√7.×8.×9.×10.√11.×12.×13.×14.√15.×16.×17.×18.√19.×20.×四、简答题1.超参数优化的主要方法包括遗传算法、贝叶斯优化、随机搜索和网格搜索。遗传算法通过模拟自然选择过程进行优化，适合复杂高维参数空间；贝叶斯优化利用代理