2025年高职AI技术实训（AI训练）试题及答案

2025年高职AI技术实训（AI训练）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共8题，每题5分)1.以下关于AI训练中数据预处理的说法，错误的是（）A.数据清洗是去除噪声数据B.数据标注是给数据加上标签C.数据归一化会改变数据的分布D.数据采样可用于平衡数据集2.在深度学习的AI训练中，常用的优化器不包括（）A.AdamB.SGDC.LSTMD.Adagrad3.对于AI训练中的神经网络模型，以下哪种说法正确（）A.层数越多越好B.神经元数量越多越好C.合适的结构和参数才是关键D.激活函数对模型影响不大4.以下哪项不属于AI训练中监督学习的范畴（）A.分类任务B.回归任务C.强化学习D.标注数据学习5.在AI训练中，数据集划分通常不包括（）A.训练集B.验证集C.测试集D.优化集6.关于AI训练中模型评估指标，下列说法错误的是（）A.准确率适用于分类任务B.均方误差适用于回归任务C.F1值综合考虑了精确率和召回率D.模型评估指标与模型性能无关7.在AI训练中，超参数的调整方式不包括（）A.手动调整B.随机搜索C.网格搜索D.模型自动确定8.以下哪种技术不属于AI训练中常见的数据增强方法（）A.图像翻转B.数据加密C.随机裁剪D.噪声添加第II卷（非选择题，共60分）9.简答题：简述AI训练中模型过拟合的原因及解决方法。(10分)10.简答题：请说明AI训练中卷积神经网络（CNN）的主要结构和工作原理。(共15分)11.简答题：在AI训练中，如何选择合适的损失函数？(共15分)12.材料分析题：材料：在某AI训练项目中，使用了一个包含大量图像的数据集进行图像分类模型训练，但训练过程中发现模型准确率一直无法提升。经过分析，发现数据集中存在大量模糊、低分辨率的图像，并且标注存在一些错误。问题：请分析该项目中模型准确率无法提升的原因，并提出改进措施。(共10分)13.材料分析题：材料：某公司利用AI训练来预测股票价格，采用了多种机器学习算法进行训练，在验证集上得到了不同的结果。其中，线性回归模型的均方误差为100，决策树模型的均方误差为50，神经网络模型的均方误差为30。问题：从均方误差角度分析哪个模型在预测股票价格上表现更好，并说明理由。如果要进一步优化模型，你认为可以采取哪些措施？(共10分)答案：1.C2.C3.C4.C5.D6.D7.D8.B9.过拟合原因：模型过于复杂，参数过多；训练数据量不足；数据噪声大。解决方法：增加训练数据；简化模型结构，如减少神经网络层数或神经元数量；采用正则化方法，如L1、L2正则化；进行数据增强；使用早停策略。10.主要结构：输入层接收图像数据，卷积层通过卷积核提取特征，池化层降低数据维度，全连接层进行分类或回归。工作原理：卷积层利用卷积核在图像上滑动，提取局部特征；池化层对卷积后的特征进行下采样，保留重要特征；全连接层将提取的特征进行整合，输出最终结果。11.对于分类任务，若类别平衡且关注预测正确的比例，可选用交叉熵损失函数；若类别不平衡，可考虑FocalLoss等改进损失函数。对于回归任务，如果希望预测值与真实值的误差尽量小，均方误差是常用的；若对误差的绝对值更关注，可选用平均绝对误差。根据模型的输出形式和数据特点选择合适的损失函数，以引导模型更好地学习。12.原因：数据集中存在大量模糊、低分辨率图像影响特征提取；标注错误导致模型学习错误信息。改进措施：对图像进行预处理，去除模糊、低分辨率图像；重新进行数据标注，确保标注准确；增加高质量数据，扩充数据集。13.神经网络模型表现更好，因为均方误差越小，模型预测值与真实值的误差越小，神经网络模型均方误差为30最小