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2025年人工智能(AI)训练师专业知识考试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共20题）

1.在AI训练中，针对图像数据的“椒盐噪声”最有效的清洗方法是？

A.中值滤波

B.高斯模糊

C.直方图均衡化

D.主成分分析（PCA）

答案：A

2.以下哪种损失函数适用于二分类任务且输出为概率值的模型？

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

3.在自然语言处理（NLP）任务中，使用BERT模型进行微调时，若训练数据量较小，最合理的策略是？

A.冻结预训练层，仅训练输出层

B.解冻所有层并使用大学习率

C.移除注意力机制层

D.随机初始化嵌入层

答案：A

4.以下哪项不属于数据增强在图像领域的常用技术？

A.随机裁剪（RandomCrop）

B.词嵌入替换（WordEmbeddingReplacement）

C.颜色抖动（ColorJitter）

D.随机翻转（RandomFlip）

答案：B

5.当模型在训练集上表现优异但测试集上准确率显著下降时，最可能的原因是？

A.数据分布不一致

B.过拟合（Overfitting）

C.欠拟合（Underfitting）

D.学习率过低

答案：B

6.联邦学习（FederatedLearning）的核心目标是？

A.提高模型训练速度

B.保护数据隐私，避免原始数据传输

C.降低计算资源消耗

D.增强模型泛化能力

答案：B

7.在多模态学习中，文本与图像的特征对齐通常采用以下哪种方法？

A.直接拼接原始数据

B.使用跨模态注意力机制

C.对文本和图像分别训练独立模型

D.仅保留文本特征

答案：B

8.评估推荐系统时，“精确率-召回率曲线（PR曲线）”比“ROC曲线”更适用的场景是？

A.正负样本高度不平衡

B.样本分布均匀

C.模型输出为概率值

D.需同时关注假阳性和假阴性

答案：A

9.以下哪种技术可有效缓解深度神经网络的梯度消失问题？

A.批量归一化（BatchNorm）

B.随机失活（Dropout）

C.权重初始化（如He初始化）

D.学习率衰减

答案：C

10.在强化学习中，“奖励函数设计”的关键原则是？

A.奖励尽可能稀疏，仅在任务完成时给予

B.奖励需明确反映目标行为，避免歧义

C.奖励值越大越好，以加速学习

D.奖励应与状态无关

答案：B

11.处理时序数据（如时间序列预测）时，LSTM相比普通循环神经网络（RNN）的优势在于？

A.计算复杂度更低

B.能通过门控机制缓解长依赖问题

C.支持并行计算

D.对缺失值更鲁棒

答案：B

12.以下哪项属于模型可解释性（Interpretability）的技术？

A.SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）

B.随机梯度下降（SGD）

C.词袋模型（BagofWords）

D.数据增强

答案：A

13.当训练数据存在类别不平衡（如99%为负类，1%为正类）时，最不合理的处理方法是？

A.对正类数据进行过采样（Oversampling）

B.调整类别权重（ClassWeight）

C.对负类数据进行欠采样（Undersampling）

D.直接使用准确率（Accuracy）作为评估指标

答案：D

14.在知识图谱构建中，实体对齐（EntityAlignment）的主要目的是？

A.增加知识图谱的三元组数量

B.统一不同数据源中的同一实体

C.提高关系抽取的准确率

D.减少存储成本

答案：B

15.以下哪种模型压缩技术通过合并相似神经元来减少模型参数？

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：D

16.训练生成对抗网络（GAN）时，“模式崩溃（ModeCollapse）”指的是？

A.生成器无法生成多样化样本

B.判别器无法区分真实与生成样本

C.训练过程不稳定，损失震荡

D.模型参数无法收敛