2025年人工智能编程试题及答案

2025年人工智能编程试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下关于机器学习模型过拟合的描述，错误的是：A.增加训练数据量可以缓解过拟合B.使用L2正则化会使模型参数的绝对值倾向于更小C.过拟合的模型在训练集上的准确率通常高于验证集D.降低模型复杂度（如减少神经网络层数）一定会导致欠拟合答案：D解析：降低模型复杂度可能缓解过拟合，但“一定会导致欠拟合”表述错误。欠拟合是模型无法捕捉数据规律，与复杂度不足相关，但降低复杂度未必直接导致欠拟合，需结合数据分布判断。2.关于Transformer模型的自注意力机制，以下说法正确的是：A.自注意力计算中，Q（查询）、K（键）、V（值）必须来自同一序列B.多头注意力通过多个独立的注意力头捕捉不同子空间的上下文信息C.位置编码（PositionEncoding）在Transformer中是可选的，因为自注意力本身能捕捉序列顺序D.自注意力的计算复杂度为O(n²)，其中n是序列长度，因此无法处理长文本答案：B解析：多头注意力通过并行计算多个注意力头，每个头学习不同的上下文模式，增强模型表达能力；A错误，Q、K、V可来自不同序列（如交叉注意力）；C错误，自注意力无位置感知能力，必须依赖位置编码；D错误，长文本可通过稀疏注意力或分块技术优化复杂度。3.以下哪项不是强化学习（RL）与监督学习（SL）的核心区别？A.RL的训练信号是延迟的奖励，SL的标签是即时的B.RL需要与环境交互探索，SL依赖固定训练数据C.RL的目标是最大化长期累积奖励，SL的目标是最小化预测误差D.RL的模型通常使用神经网络，SL的模型可以是线性回归答案：D解析：监督学习和强化学习均可使用神经网络，模型类型并非核心区别；其他选项均为RL与SL的本质差异（信号延迟、交互性、目标函数）。4.在图像分类任务中，使用ResNet-50模型时，若输入图像尺寸为224×224×3，经过第一个卷积层（卷积核7×7，步长2，填充3）后，输出特征图的尺寸为：A.112×112×64B.56×56×64C.112×112×3D.56×56×3答案：A解析：输出尺寸计算公式为：(H-K+2P)/S+1=(224-7+2×3)/2+1=(224-7+6)/2+1=223/2+1=111.5+1=112.5（向下取整为112），通道数由卷积核数量决定（ResNet-50第一个卷积层输出64通道）。5.关于自然语言处理（NLP）中的词嵌入（WordEmbedding），以下说法错误的是：A.Word2Vec的Skip-gram模型通过中心词预测上下文词B.GloVe利用全局词频统计信息学习词向量C.BERT的词嵌入包含位置嵌入和段嵌入（SegmentEmbedding）D.词嵌入的维度通常远小于词汇表大小，以降低维度灾难答案：A解析：Skip-gram模型是通过中心词预测上下文词，而CBOW是通过上下文词预测中心词（A选项描述正确？需修正）。实际错误选项应为：A选项描述正确，可能题目设置错误。正确错误选项应为：若题目中A选项描述为“CBOW模型通过中心词预测上下文词”则错误。本题可能存在笔误，正确错误选项应为其他（需重新设计）。（注：为保证准确性，调整题目5选项为：5.关于自然语言处理（NLP）中的词嵌入（WordEmbedding），以下说法错误的是：A.CBOW模型通过中心词预测上下文词B.GloVe利用全局词频统计信息学习词向量C.BERT的词嵌入包含位置嵌入和段嵌入（SegmentEmbedding）D.词嵌入的维度通常远小于词汇表大小，以降低维度灾难答案：A解析：CBOW模型是通过上下文词预测中心词，Skip-gram是通过中心词预测上下文词，故A错误。）二、填空题（每题3分，共15分）1.在深度学习中，ReLU激活函数的数学表达式为________，其优点是________（至少答两点）。答案：max(0,x)；缓解梯度消失、计算效率高、引入稀疏性2.梯度下降优化算法中，Adam优化器的参数更新公式结合了________和________（填写两种动量估计方法），其默认的β₁和β₂超参数分别为________。答案：动量（Momentum）、RMSProp；0.9、0.9993.在目标检测任务中，YOLOv8模型的输出通常包含________（每个预测框需预测的信息），其损失函数一般由________、________和分类损失三部分组成。答案：边界框坐标（x,y,w,h）、目标置信度、类别概率；定位损失（如CIoU）、目标置信度损失4.生成对抗网络（GAN）中，生成器（Generator）的目标是________，判别器（Discriminator）的目标是________。训练时需交替优化两者的参数，最终达到________状态。答案：生成与真实数据分布一致的样本；区分真实样本与生成样本；纳什均衡5.在多模态学习中，文本-图像对齐（Text-ImageAlignment）的常见方法包括________（如CLIP模型）和________（如Fusion模型），其核心目标是________。答案：对比学习（ContrastiveLearning）、交叉模态融合（Cross-modalFusion）；学习跨模态的统一语义表示三、编程题（共40分）题目：基于PyTorch实现图像分类模型训练与评估任务描述：使用CIFAR-10数据集（10类，32×32×3图像），构建一个卷积神经网络（CNN），要求包含以下模块：-数据预处理：随机水平翻转、随机裁剪（保留80%区域）、归一化（均值[0.4914,0.4822,0.4465]，标准差[0.2023,0.1994,0.2010]）-模型结构：输入→卷积层（3→32，核3×3，填充1）→ReLU→最大池化（2×2，步长2）→卷积层（32→64，核3×3，填充1）→ReLU→最大池化（2×2，步长2）→全连接层（64×8×8→256）→ReLU→全连接层（256→10）-训练配置：优化器为Adam（学习率1e-3），损失函数为交叉熵，训练10轮（epoch），批量大小（batchsize）为128-评估指标：输出测试集的准确率（Accuracy）和混淆矩阵要求：写出完整的PyTorch代码（需包含数据加载、模型定义、训练循环、评估过程），并添加必要注释。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorchvision.utilsimportmake_gridimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportconfusion_matrix,ConfusionMatrixDisplay数据预处理与加载transform_train=transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(),随机水平翻转transforms.RandomCrop(32,padding=4),随机裁剪（原尺寸32，padding=4，裁剪后保留80%即26→32？需调整参数。实际CIFAR-10常用RandomCrop(32,padding=4)，即先填充4像素，再随机裁剪32×32，等效于保留原区域的(32-8)/32=75%，但题目要求保留80%即32×0.8=25.6≈26，故调整为padding=(32-26)//2=3）修正：题目要求“保留80%区域”，原图像32×32，80%区域为26×26（32×0.8≈25.6），因此RandomCrop(26)后resize到32？更合理的实现：transforms.RandomResizedCrop(32,scale=(0.8,1.0))随机裁剪并resize到32，scale=0.8-1.0保留80%以上区域transforms.RandomResizedCrop(32,scale=(0.8,1.0)),修正后的数据增强transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.4914,0.4822,0.4465],std=[0.2023,0.1994,0.2010])])transform_test=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.4914,0.4822,0.4465],std=[0.2023,0.1994,0.2010])])加载数据集train_dataset=datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform_train)test_dataset=datasets.CIFAR10(root='./data',train=False,download=True,transform=transform_test)train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=128,shuffle=True,num_workers=4)test_loader=DataLoader(test_dataset,batch_size=128,shuffle=False,num_workers=4)定义CNN模型classCIFAR10_CNN(nn.Module):def__init__(self):super(CIFAR10_CNN,self).__init__()卷积层1：3→32，核3×3，填充1→输出尺寸：(32-3+2×1)/1+1=32→池化后32/2=16self.conv1=nn.Conv2d(3,32,kernel_size=3,padding=1)self.relu1=nn.ReLU()self.pool1=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)输出16×16×32卷积层2：32→64，核3×3，填充1→输出尺寸16×16×64→池化后8×8×64self.conv2=nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,padding=1)self.relu2=nn.ReLU()self.pool2=nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)输出8×8×64全连接层self.fc1=nn.Linear(6488,256)64通道×8×8尺寸self.relu3=nn.ReLU()self.fc2=nn.Linear(256,10)10类输出defforward(self,x):x=self.conv1(x)(batch,3,32,32)→(batch,32,32,32)x=self.relu1(x)x=self.pool1(x)→(batch,32,16,16)x=self.conv2(x)→(batch,64,16,16)x=self.relu2(x)x=self.pool2(x)→(batch,64,8,8)x=x.view(x.size(0),-1)展平为(batch,64×8×8)x=self.fc1(x)→(batch,256)x=self.relu3(x)x=self.fc2(x)→(batch,10)returnx初始化模型、损失函数和优化器device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')model=CIFAR10_CNN().to(device)criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=1e-3)训练循环num_epochs=10forepochinrange(num_epochs):model.train()running_loss=0.0forbatch_idx,(images,labels)inenumerate(train_loader):images,labels=images.to(device),labels.to(device)前向传播outputs=model(images)loss=criterion(outputs,labels)反向传播与优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()running_loss+=loss.item()if(batch_idx+1)%100==0:print(f'Epoch[{epoch+1}/{num_epochs}],Batch[{batch_idx+1}/{len(train_loader)}],Loss:{running_loss/100:.4f}')running_loss=0.0评估测试集准确率和混淆矩阵model.eval()correct=0total=0all_labels=[]all_preds=[]withtorch.no_grad():forimages,labelsintest_loader:images,labels=images.to(device),labels.to(device)outputs=model(images)_,predicted=torch.max(outputs.data,1)total+=labels.size(0)correct+=(predicted==labels).sum().item()all_labels.extend(labels.cpu().numpy())all_preds.extend(predicted.cpu().numpy())accuracy=100correct/totalprint(f'TestAccuracy:{accuracy:.2f}%')绘制混淆矩阵cm=confusion_matrix(all_labels,all_preds)classes=train_dataset.classesdisp=ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm,display_labels=classes)disp.plot(xticks_rotation='vertical')plt.title('ConfusionMatrixonCIFAR-10TestSet')plt.show()```四、综合题（共25分）题目：多模态情感分析模型设计任务描述：设计一个基于文本和图像的多模态情感分析模型（情感类别：积极、消极、中性），要求：1.分别说明文本和图像的特征提取模块（需具体到模型结构或预训练模型）；2.设计多模态融合策略（至少两种方法），并分析各自优缺点；3.定义损失函数（需考虑多模态信息的互补性）；4.提出模型优化的改进方向（至少三点）。答案：1.文本与图像特征提取模块设计-文本特征提取：采用BERT-base预训练模型作为文本编码器。输入文本经分词后转换为tokenIDs，通过BERT的12层Transformer编码器提取上下文特征，取[CLS]标记的输出作为文本全局表示（维度768）。选择BERT的原因是其在长文本语义理解中表现优异，且支持中文（若任务为中文可换用RoBERTa-wwm）。-图像特征提取：采用ResNet-50预训练模型（在ImageNet上预训练）作为图像编码器。输入图像经预处理（resize到224×224，归一化）后，通过ResNet-50的卷积层提取特征，取最后一个全连接层前的平均池化输出（维度2048）作为图像全局表示。ResNet-50的残差结构能有效捕捉图像局部细节（如表情、场景），适合情感分析中的视觉线索提取（如笑脸→积极）。2.多模态融合策略及优缺点-早期融合（EarlyFusion）：将文本和图像的原始数据（如文本token嵌入和图像像素矩阵）直接拼接后输入融合模型。例如，将文本的词嵌入（32×768）与图像的像素矩阵（224×224×3）拼接为（32×768+224×224×3）的高维张量，再通过MLP降维。-优点：保留原始模态的细粒度信息，可能捕捉跨模态局部关联（如文本中的“笑脸”与图像中的笑脸区域对应）；-缺点：数据维度极高（如224×224×3≈15万维），计算成本大，易导致梯度消失。-晚期融合（LateFusion）：分别提取文本和图像的全局特征（如BERT的[CLS]向量和ResNet的池化向量），再通过门控机制（GatedFusion）或注意力机制融合。例如，文本特征h_text（768维）和图像特征h_img（2048维）先通过线性层投影到相同维度（如512维），再计算门控权重g=σ(W_g[h_text;h_img]+b_g)，最终融合特征h_fusion=gh_text+(1-g)h_img。-优点：降低计算复杂度，保留各模态独立语义；门控机制可动态调整模态权重（如文本情感明确时降低图像权重）；-缺点：丢失模态内局部信息，可能忽略跨模态细粒度对齐（如文本“悲伤”与图像中的哭泣表情未被关联）。-交叉模态注意力融合（Cross-modalAttention）：使用Transformer的交叉注意力机制，将文本特征作为查询（Q），图像特征作为键（K）和值（V），计算文本对图像的注意力分布；反之亦然。例如，图像特征通过线性层生成K_img和V_img，文本特征生成Q_text，注意力输出为Σ(α_iV_img_i)，其中α_i=softmax(Q_text·K_img_i/√d)。-优点：显式建模跨模态元素的关联（如文本中的“红色”与图像中的红色区域），增强融合的语义对齐；-缺点：计算复杂度为O(nm)（n、m为文本和图像特征长度），长序列或高分辨率