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2025年机器学习与深度学习培训考试试卷及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪种算法属于无监督学习？

A.逻辑回归

B.K-means聚类

C.随机森林

D.支持向量机（SVM）

2.在深度学习中，使用ReLU激活函数的主要目的是：

A.解决梯度爆炸问题

B.避免过拟合

C.缓解梯度消失问题

D.增加模型非线性表达能力

3.以下哪种正则化方法通过在损失函数中添加参数的L2范数惩罚项？

A.Dropout

B.L1正则化

C.BatchNormalization

D.权重衰减（WeightDecay）

4.对于二分类任务，若正负样本比例为1:100，最适合的损失函数是：

A.均方误差（MSE）

B.交叉熵损失（Cross-Entropy）

C.FocalLoss

D.HingeLoss

5.在Transformer模型中，自注意力机制的计算过程可表示为：

A.softmax(QK?/√d_k)V

B.softmax(QV?/√d_k)K

C.softmax(KV?/√d_k)Q

D.softmax(QK?)V/√d_k

6.以下哪种优化器结合了动量（Momentum）和自适应学习率（AdaptiveLearningRate）的特性？

A.SGD

B.Adam

C.RMSprop

D.Adagrad

7.在卷积神经网络（CNN）中，感受野（ReceptiveField）指的是：

A.卷积核的大小

B.特征图中一个像素对应原始输入的区域范围

C.池化操作的步长

D.全连接层的神经元数量

8.以下哪种方法可用于解决循环神经网络（RNN）的长期依赖问题？

A.增加隐藏层神经元数量

B.引入门控机制（如LSTM的遗忘门、输入门）

C.使用更大的学习率

D.对输入数据进行标准化处理

9.在模型压缩技术中，知识蒸馏（KnowledgeDistillation）的核心思想是：

A.用小模型学习大模型的输出概率分布

B.裁剪模型中冗余的神经元

C.对模型参数进行量化（如FP32转INT8）

D.合并重复的卷积核

10.多模态学习（如文本-图像对齐）的关键挑战是：

A.不同模态数据的维度差异

B.缺乏统一的语义空间表示

C.计算资源需求过大

D.以上都是

二、填空题（每题2分，共20分）

1.监督学习中，根据输出类型可分为__________（如回归）和__________（如分类）。

2.梯度下降的三种变体中，__________每次使用全部样本计算梯度，__________每次使用单个样本计算梯度。

3.LSTM的核心结构包含__________、__________和输出门，用于控制信息的遗忘、更新和输出。

4.自注意力机制中，Q（查询）、K（键）、V（值）矩阵通常通过对输入特征进行__________变换得到。

5.BatchNormalization（BN）的主要作用是__________，从而加速训练并提升模型泛化能力。

6.在迁移学习中，__________（如BERT）通过预训练学习通用特征，再通过__________适应具体任务。

7.生成对抗网络（GAN）由__________和__________两部分组成，通过博弈优化生成数据质量。

8.评估分类模型性能时，精确率（Precision）的计算公式为__________，召回率（Recall）的计算公式为__________。

9.模型过拟合的典型表现是__________，常用的解决方法包括__________（至少写两种）。

10.大语言模型（如GPT-4）的训练通常采用__________（监督微调）和__________（基于人类反馈的强化学习）相结合的策略。

三、简答题（每题6分，共30分）

1.简述支持向量机（SVM）与逻辑回归（LogisticRegression）的核心区别。

2.解释过拟合产生的原因，并列举至少3种缓解过拟合的方法。

3.LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题？请结合门控机制的数学表达式说明。

4.说明Transformer模型中“多头注意力（Multi-HeadAttention）”的作用及实现方式。

5.多模态学习（如文本-图像-视频融合）面临哪些技术挑战？如何设计一个通用的多模态特征融合框架？

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