2025年人工智能练习题及答案

2025年人工智能练习题及答案1.某电商平台需构建用户流失预测模型，已知训练数据包含10万条样本，正负样本比例为9:1（负类为流失用户），特征维度100维（包含用户行为、交易、社交属性）。要求：（1）选择3种适用的机器学习模型并说明理由；（2）提出2种解决数据不平衡的具体方法并解释原理。答案：（1）适用模型：①XGBoost：支持自定义类别权重（scale_pos_weight参数），通过梯度提升机制聚焦难例样本，对高维稀疏数据鲁棒；②LightGBM：采用GOSS（基于梯度的单边采样）优化，在数据不平衡时优先保留梯度大的样本（通常是少数类），训练效率高；③CatBoost：内置类别特征处理（自动编码），对类别不平衡数据通过OrderedTargetEncoding减少过拟合风险，适合混合类型特征场景。（2）解决方法：①SMOTE（合成少数类过采样）：在少数类样本间进行线性插值生成新样本（如取k近邻样本的随机加权平均），缓解样本分布偏斜；②调整类别权重：在损失函数中为少数类分配更高权重（如权重=总样本数/(2×类别样本数)），使模型在优化时更关注少数类错误，例如逻辑回归中设置class_weight='balanced'。2.训练一个深度卷积神经网络时，前10轮训练损失下降缓慢，验证损失几乎不变，可能的原因有哪些？请提出3种具体排查方法及对应的改进策略。答案：可能原因：①数据预处理问题（如归一化不当导致梯度消失）；②模型复杂度不足（无法捕捉数据特征）；③学习率设置过小（参数更新步长不足）；④验证集与训练集分布不一致（导致泛化性差）。排查方法及改进：①检查输入数据分布：计算训练集像素值均值/方差，若未归一化（如像素值在0255），改为标准化（减均值除方差）或归一化到01，提升梯度稳定性；②可视化中间层激活值：通过TensorBoard查看卷积层输出的直方图，若激活值集中在0附近（如使用sigmoid且输入过大），更换为ReLU激活函数（避免梯度饱和）；③学习率寻优：使用学习率热身（Warmup）策略（前5轮从1e5线性增加到1e3），或通过学习率调度器（如ReduceLROnPlateau）在损失停滞时降低学习率（如原1e3降至5e4）；④验证集分布检验：统计训练集与验证集的类别分布（如分类任务中各类别占比），若差异超过5%，重新划分数据集（分层采样）确保分布一致。3.设计一个基于Transformer的短文本情感分析模型（输入为微博评论，长度≤50字），需处理口语化表达（如“绝绝子”“yyds”）和表情符号（如“😊”“😭”）。要求：（1）写出预处理流程的具体步骤；（2）说明模型结构设计及各模块作用。答案：（1）预处理步骤：①文本清洗：去除与情感无关的超链接（如“http://…”）和重复标点（如“！！！”压缩为“！”）；②表情符号映射：构建表情情感词典（如“😊”→“正面”，“😭”→“负面”），将表情替换为对应的情感标记（如[HAPPY]、[SAD]）；③口语化处理：使用预训练的俚语转换模型（如基于BERT的finetuned模型）将“绝绝子”转为“极好”，“yyds”转为“永远的神”；④分词与填充：使用中文分词工具（如jieba）分词，添加[CLS]（句首）和[SEP]（句尾）标记，将序列填充/截断至50长度（不足补[PAD]，过长截断尾部）。（2）模型结构：①嵌入层：包含词嵌入（预训练的中文RoBERTa词向量）、位置嵌入（可学习的位置编码）、类型嵌入（单句任务设为0）；②Transformer编码器：6层多头自注意力（8头，隐藏维度768），每层包含自注意力子层（计算Q/K/V矩阵，缩放点积注意力）和前馈网络子层（两层全连接，激活函数GELU）；③分类头：取[CLS]位置的输出经过Dropout（0.1）后输入全连接层（768→3），输出积极/中性/消极的概率分布（Softmax激活）。4.对比YOLOv8与FasterRCNN在目标检测任务中的差异，需从（1）网络结构；（2）训练流程；（3）适用场景三方面展开分析。答案：（1）网络结构：YOLOv8采用单阶段架构，将输入图像划分为S×S网格（如13×13），每个网格预测B个边界框（如3）及类别概率，共享backbone（CSPDarknet53）和neck（PANet）；FasterRCNN为两阶段架构，第一阶段通过RPN（区域建议网络）生成候选框（在特征图上滑动anchors预测目标存在概率和框坐标），第二阶段将候选框ROI池化后输入FastRCNN分类器（VGG或ResNet作为backbone）。（2）训练流程：YOLOv8端到端训练，损失函数包含定位损失（CIoU）、置信度损失（BCE）和分类损失（BCE），优化目标为直接预测最终框；FasterRCNN分阶段训练（先预训练RPN，再与FastRCNN联合微调），需平衡RPN的框建议质量与分类器的识别精度。（3）适用场景：YOLOv8因单阶段设计速度快（FPS≥150），适合实时检测（如视频监控、自动驾驶实时感知），但小目标检测精度略低；FasterRCNN两阶段机制提升了小目标和密集目标的检测精度（mAP通常高5%8%），适合对精度要求高的场景（如医学影像分析、文物细节检测）。5.某AI招聘系统在测试中发现对女性求职者的推荐率比男性低20%（标注数据中男女样本比例1:1），怀疑存在性别偏见。请设计一套偏见检测与缓解方案，包含（1）偏见检测的具体指标；（2）缓解方法及实施步骤。答案：（1）偏见检测指标：①demographicparity（统计公平性）：计算男女求职者的推荐率差值（推荐率=推荐人数/总人数），若差值绝对值＞5%则存在偏见；②equalopportunity（平等机会）：在正类样本（合适求职者）中，计算男女的被推荐率（真阳性率），若女性真阳性率比男性低10%则存在机会不平等；③predictiveparity（预测公平性）：计算男女求职者的正预测值（PPV=真阳性/(真阳性+假阳性)），若差异超过8%则模型对不同群体的预测可靠性不一致。（2）缓解方法及步骤：①数据层面：检查标注数据的特征分布（如女性样本的“工作年限”是否集中在低区间），通过欠采样（减少男性样本）或重新加权（女性样本权重=1.2×男性权重）平衡特征分布；②模型层面：使用公平性正则化（在损失函数中添加公平项，如L_total=L_cls+λ×|P(y=1|gender=女)P(y=1|gender=男)|），或采用对抗训练（添加性别判别器，使模型无法从特征中推断性别）；③后处理层面：对女性求职者的预测分数进行校准（如分数+0.1），重新设定分类阈值（使男女推荐率一致）。实施步骤：首先用检测指标验证偏见存在性→数据层面调整后重新训练→若仍存在偏见，引入公平性正则化→最后通过后处理微调确保指标达标。6.解释多模态大模型（如GPT4V）处理图像文本对齐任务的核心技术，需包含（1）跨模态编码方法；（2）对齐损失函数设计；（3）典型应用场景。答案：（1）跨模态编码方法：采用双编码器（DualEncoder）或单编码器（SingleEncoder）架构。双编码器分别用视觉编码器（如CLIP的ViTL/14）提取图像特征（2048维）和文本编码器（如RoBERTaLarge）提取文本特征（768维），通过投影层映射到同一隐空间（如512维）；单编码器（如FLAVA）将图像（分块为16×16的patch）和文本（token）拼接为序列（含图像patchtoken、文本token、模态标记），输入统一的Transformer（12层，768隐藏维），共享位置编码和注意力机制。（2）对齐损失函数：①对比损失（ContrastiveLoss）：对于正样本对（图像匹配文本），最大化特征相似度（点积），对负样本对（图像不匹配文本）最小化相似度，公式为L_contrast=log(exp(sim(i,t))/Σexp(sim(i,t’))），t’为负样本；②匹配损失（MatchingLoss）：使用二分类器判断图像文本是否匹配，损失为BCE（交叉熵）；③多任务损失：联合对比损失、匹配损失和文本生成损失（如给定图像生成描述的交叉熵），总损失L=αL_contrast+βL_match+γL_gen（α,β,γ为权重）。（3）典型应用场景：①视觉问答（VQA）：输入图像和问题（如“图中桌子上有几个苹果？”），输出答案；②图文生成：根据文本描述生成图像（如“一只戴红帽子的猫”）；③跨模态检索：输入文本查询（如“白色运动鞋”），从图像库中检索最匹配的图片。7.某自动驾驶系统需实时检测前方车辆距离，使用激光雷达点云数据（每帧15万点，分辨率0.1°）。设计一个基于点云的距离预测模型，要求：（1）说明点云预处理步骤；（2）模型结构设计及各层作用；（3）损失函数选择及原因。答案：（1）点云预处理：①降采样：使用体素网格滤波（VoxelGridFilter）将点云划分为5cm×5cm×5cm的体素，每个体素保留中心点（减少至5万点）；②坐标转换：将激光雷达坐标系（以自身为原点）转换为车辆坐标系（x轴向前，y轴向左，z轴向上）；③特征增强：计算每个点的强度（反射率）、深度（到原点距离）、法向量（通过邻域点拟合平面）作为附加特征（原始x,y,z+3维→6维）；④区域裁剪：保留前方50m、左右各10m、高度2m~3m的区域（过滤地面和天空无效点）。（2）模型结构：①PointNet++层：使用SetAbstraction（SA）模块，第一层SA（半径0.5m，选1024个点）通过最远点采样（FPS）选取关键点，用BallQuery搜索邻域（16个点），MLP（6→64→128）提取局部特征；第二层SA（半径1.0m，选256个点）重复上述过程，MLP（128→256→512）；②特征融合层：将SA输出的全局特征（512维