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2025年人工智能与机器学习技术人员测试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪项不属于监督学习任务？

A.垃圾邮件分类（标签：垃圾/非垃圾）

B.客户分群（无预设标签）

C.房价预测（标签：具体价格）

D.图像识别（标签：猫/狗/人）

答案：B

2.在训练深度学习模型时，若验证集损失持续下降但训练集损失不再变化，最可能的原因是？

A.学习率过高

B.模型欠拟合

C.数据过采样

D.正则化强度过大

答案：D（正则化过强会抑制模型对训练数据的拟合能力，导致训练损失停滞，而验证损失可能因泛化性提升而下降）

3.以下哪种损失函数最适合二分类问题？

A.均方误差（MSE）

B.交叉熵损失（Cross-Entropy）

C.平均绝对误差（MAE）

D.Huber损失

答案：B（交叉熵直接优化分类概率，更适合二分类）

4.Transformer模型中，自注意力机制的计算核心是？

A.输入序列的位置编码

B.查询（Query）、键（Key）、值（Value）的点积

C.前馈神经网络的非线性变换

D.多头注意力的拼接与线性投影

答案：B（自注意力的核心是Q、K、V的相似性计算，通过点积衡量相关性）

5.评估推荐系统时，若关注“推荐列表中用户实际点击的物品占比”，应选择以下哪个指标？

A.准确率（Accuracy）

B.召回率（Recall）

C.精确率（Precision）

D.F1分数

答案：C（精确率衡量推荐结果中相关物品的比例，对应“点击占比”）

6.以下哪项是解决模型过拟合的有效方法？

A.增加训练数据量

B.减少模型层数

C.降低学习率

D.移除正则化项

答案：A（增加数据量可提升模型泛化能力，直接缓解过拟合）

7.强化学习中，“奖励延迟”问题的典型解决方案是？

A.经验回放（ExperienceReplay）

B.时间差分学习（TDLearning）

C.策略梯度（PolicyGradient）

D.优先经验回放（PrioritizedReplay）

答案：B（时间差分通过估计后续状态的价值，解决延迟奖励的分配问题）

8.特征工程中，对“用户职业”（如教师、医生、工程师）进行编码时，最合理的方法是？

A.标签编码（LabelEncoding）

B.独热编码（One-HotEncoding）

C.标准化（Standardization）

D.归一化（Normalization）

答案：B（职业是类别变量，无顺序关系，独热编码可避免引入错误的数值关系）

9.以下哪种模型压缩技术通过合并相似神经元减少参数？

A.权重剪枝（WeightPruning）

B.量化（Quantization）

C.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）

D.低秩分解（Low-RankDecomposition）

答案：A（剪枝通过删除冗余参数或神经元实现压缩）

10.多模态学习中，“文本-图像”对齐的关键是？

A.统一特征空间的构建

B.单模态模型的独立训练

C.增加模型深度

D.减少数据噪声

答案：A（需将文本和图像特征映射到同一空间，才能计算相关性或融合）

二、填空题（每题2分，共20分）

1.决策树中常用的分裂指标包括基尼系数和______。（信息增益/信息熵）

2.梯度下降的变体中，______通过动量（Momentum）减少参数更新的震荡。（带动量的梯度下降/动量SGD）

3.Transformer模型中，______机制用于捕捉序列中的长距离依赖。（自注意力/多头注意力）

4.LSTM网络通过______门控制细胞状态的信息遗忘与更新。（遗忘门、输入门、输出门，或具体写“遗忘门”）

5.生成对抗网络（GAN）由生成器（Generator）和______组成。（判别器/Discriminator）

6.特征工程中，对缺失值的处理方法包括删除记录、均值填充和______。（插值法/模型预测填充）

7.模型压缩技术中，______通过将浮点数参数转换为低精度（如8位整数）降低计算量。（量化/模型量化）

8.联邦学习的核心挑战是______与模型性能的平衡。（数据隐私保护/隐私性）

9.时间序列预测中，______模型通过捕捉趋势、季节和残差成分进行预测。（ARIMA/自回归积分滑动平均）

10.多模