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2025年人工智能与机器学习考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪种方法不能有效缓解神经网络的过拟合问题？

A.早停（EarlyStopping）

B.数据增强（DataAugmentation）

C.增加模型隐藏层神经元数量

D.L2正则化（权重衰减）

2.在梯度下降优化中，以下哪种策略通过计算当前梯度与历史梯度的指数加权平均来加速收敛？

A.随机梯度下降（SGD）

B.动量（Momentum）

C.自适应矩估计（Adam）

D.批量梯度下降（BatchGD）

3.对于二分类任务，当正类样本极度稀疏（如占比1%）时，最适合的评估指标是？

A.准确率（Accuracy）

B.F1分数

C.均方误差（MSE）

D.召回率（Recall）

4.以下哪项是Transformer模型中“自注意力机制”的核心作用？

A.捕获序列中长距离依赖关系

B.降低模型参数量

C.加速前向传播计算

D.增强局部特征提取能力

5.在K-means聚类算法中，若初始质心选择不当，最可能导致的问题是？

A.计算复杂度显著增加

B.收敛到局部最优解

C.无法处理高维数据

D.对噪声数据敏感

6.支持向量机（SVM）中引入核函数的主要目的是？

A.解决线性不可分问题

B.减少训练时间

C.提高模型可解释性

D.降低过拟合风险

7.以下哪种激活函数在深层网络中更易导致梯度消失问题？

A.ReLU（RectifiedLinearUnit）

B.Sigmoid

C.LeakyReLU

D.GELU（GaussianErrorLinearUnit）

8.集成学习中，Boosting方法与Bagging方法的主要区别在于？

A.Boosting关注降低偏差，Bagging关注降低方差

B.Boosting使用相同模型，Bagging使用不同模型

C.Boosting并行训练基模型，Bagging串行训练

D.Boosting仅用于分类任务，Bagging仅用于回归

9.在生成对抗网络（GAN）中，生成器（Generator）的训练目标是？

A.最小化真实数据与生成数据的分布差异

B.最大化判别器（Discriminator）的分类错误率

C.最小化生成数据的多样性

D.最大化真实数据的似然概率

10.以下哪项不属于迁移学习的典型应用场景？

A.利用预训练的BERT模型微调完成情感分类任务

B.将ImageNet预训练的ResNet模型用于医学影像分类

C.基于用户历史点击数据训练推荐模型

D.使用源域（如英语）训练的机器翻译模型适配目标域（如法语）

二、填空题（每题2分，共10分）

1.逻辑回归（LogisticRegression）的损失函数通常采用__________，其数学表达式为__________（需写出具体公式）。

2.卷积神经网络（CNN）中，卷积操作的本质是__________，池化操作的主要作用是__________。

3.Adam优化器结合了动量（Momentum）和__________的思想，其超参数β?和β?的默认值分别为__________。

4.Transformer模型中，为了捕捉序列的位置信息，通常会使用__________或__________方法。

5.强化学习（ReinforcementLearning）的三要素是__________、__________和奖励函数（RewardFunction）。

三、简答题（每题8分，共32分）

1.对比L1正则化与L2正则化的区别，包括数学形式、对模型权重的影响及实际应用场景。

2.解释“梯度消失”（VanishingGradient）现象的产生原因，并列举至少3种缓解方法。

3.简述决策树（DecisionTree）中信息增益（InformationGain）与基尼系数（GiniImpurity）的计算方法及各自特点。

4.说明生成对抗网络（GAN）的基本训练流程，并分析其训练不稳定的主要原因。

四、算法分析题（每题12分，共24分）

1.推导线性回归（LinearRegression）的最小二乘解。假设训练集为{(x?,y?),(x?,y?),…,(x?,y?)}，其中x?∈??，y?∈?，模型参数为w∈??和b∈?。要求写出目标函数、求导过程及最终参数解的