小样本学习工程师考试试卷及答案

小样本学习工程师考试试卷及答案小样本学习工程师考试试卷及答案填空题（共10题，每题1分）1.小样本学习的英文缩写是______。2.元学习中经典的模型无关方法是______。3.PrototypicalNetworks中，类原型是该类所有样本特征的______。4.小样本学习中，1-shot指每个类别有______个训练样本。5.缓解小样本学习过拟合的常用方法之一是______。6.小样本图像分类常用数据集______（写出一个即可）。7.迁移学习在小样本中的作用是利用______知识辅助新任务。8.小样本分类中常用的距离度量方法是______。9.元学习的核心是学习______的能力。10.Few-shotlearning中的N-way指任务包含______个类别。填空题答案：1.Few-shotLearning；2.MAML；3.平均值；4.1；5.正则化；6.Mini-ImageNet；7.预训练；8.欧氏距离；9.快速适应新任务；10.N。单项选择题（共10题，每题2分）1.小样本学习的核心挑战是（）A.模型复杂B.数据不足C.计算量大D.特征提取难2.MAML的全称是（）A.Multi-taskMetaLearningB.Model-AgnosticMeta-LearningC.MetaAdaptiveLearningMethodD.Multi-AgentMetaLearning3.PrototypicalNetworks的核心思想是（）A.学习元参数B.计算类原型并度量距离C.生成新样本D.迁移预训练特征4.下列不属于小样本学习方法的是（）A.MAMLB.PrototypicalNetworksC.普通CNND.MatchingNetworks5.元学习的目标是让模型（）A.记住训练数据B.快速适应新任务C.减少计算量D.提高准确率6.小样本图像分类常用数据集是（）A.ImageNetB.Mini-ImageNetC.CIFAR-10D.MNIST7.Few-shotlearning中k-shot的k指（）A.任务数量B.每个类的训练样本数C.测试样本数D.总样本数8.下列属于度量学习类小样本方法的是（）A.MAMLB.PrototypicalNetworksC.LSTM-basedMetaLearnerD.Transformer9.元学习与小样本学习的关系是（）A.元学习是小样本学习的一种方法B.小样本学习是元学习的一种应用C.两者完全无关D.两者等价10.小样本回归任务常用的方法是（）A.PrototypicalNetworksB.MAML扩展C.MatchingNetworksD.以上都不是单项选择题答案：1.B；2.B；3.B；4.C；5.B；6.B；7.B；8.B；9.A；10.B。多项选择题（共10题，每题2分）1.小样本学习的应用场景包括（）A.图像分类B.自然语言处理C.医疗诊断D.自动驾驶2.元学习的主要方法类别有（）A.基于度量B.基于优化C.基于模型D.基于监督3.缓解小样本过拟合的方法有（）A.数据增强B.正则化C.元学习D.增加训练数据4.PrototypicalNetworks的优点包括（）A.计算简单B.泛化性好C.适用于多种任务D.不需要元训练5.MAML的特点是（）A.模型无关B.快速适应C.计算量大D.仅适用于分类6.小样本学习常用评估指标有（）A.准确率B.F1-scoreC.召回率D.损失值7.下列属于小样本数据集的是（）A.OmniglotB.Mini-ImageNetC.CIFAR-FSD.ImageNet8.度量学习在小样本中的方法有（）A.PrototypicalNetworksB.MatchingNetworksC.MAMLD.Meta-SGD9.小样本中的迁移学习策略包括（）A.预训练+微调B.特征迁移C.模型迁移D.数据迁移10.元学习任务设计的要素有（）A.任务数量B.每个任务的样本数C.任务分布D.模型结构多项选择题答案：1.ABCD；2.ABC；3.ABC；4.ABC；5.AB；6.ABC；7.ABC；8.AB；9.ABC；10.ABC。判断题（共10题，每题2分）1.小样本学习只需1个样本就能训练模型。（）2.MAML是基于优化的元学习方法。（）3.PrototypicalNetworks使用softmax进行分类。（）4.小样本学习与迁移学习完全相同。（）5.元学习的目标是让模型快速适应新任务。（）6.数据增强对小样本学习没有帮助。（）7.Omniglot是小样本常用的图像数据集。（）8.Few-shotlearning中的N-way指任务中的类别数。（）9.小样本学习只能用于分类任务。（）10.正则化可以缓解小样本中的过拟合。（）判断题答案：1.错；2.对；3.错；4.错；5.对；6.错；7.对；8.对；9.错；10.对。简答题（共4题，每题5分）1.简述小样本学习的定义及核心挑战。答案：小样本学习是利用极少量（1-5个）标注样本训练模型，使其快速适应新任务的方法。核心挑战包括：数据不足导致泛化能力差、易过拟合；缺乏足够信息学习任务特征；模型难以快速迁移知识；评估需合理任务分布与指标。2.说明MAML的基本原理。答案：MAML通过元训练学习通用初始化参数，使模型在新任务上仅需少量梯度更新即可表现良好。元训练阶段，模型在多个任务上训练，目标是最小化各任务更新后的损失。元参数为所有任务共享的初始点，适用于分类、回归等多种任务。3.PrototypicalNetworks的工作流程。答案：先提取样本特征，计算每个类别的原型（样本特征平均值），再通过距离度量（如欧氏距离）对测试样本分类。训练时学习特征提取器，使同类特征聚集、异类分离；测试时用少量支持样本算原型，对查询样本分类，适用于小样本分类。4.小样本学习在实际应用中的优势和局限。答案：优势：解决标注成本高问题，适用于医疗、遥感等领域；快速适应新任务，缩短部署时间；减少数据依赖。局限：泛化能力待提升，易受噪声影响；模型复杂，计算成本大；评估标准不统一；任务多样性可能降低性能。讨论题（共2题，每题5分）1.讨论元学习和小样本学习的关系及各自适用场景。答案：元学习是小样本学习的核心方法，小样本是元学习的重要应用。元学习通过“学习如何学习”提供通用策略，使模型快速适应新任务。元学习适用于频繁适应新任务场景（如机器人导航）；小样本适用于数据稀缺领域（如罕见病诊断）。两者结合解决数据不足问题，但元学习需大量元任务数据，小样本关注少量标注样本利用。2.结合实际应用，谈谈如何提升小样本学习模型的泛化能力。答案：提升泛化可