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2025年AI半监督学习模拟卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、填空题（每空2分，共20分）

1.半监督学习旨在利用______和______共同训练模型，以提高学习效率。

2.与有监督学习相比，半监督学习的主要优势在于______。

3.常用的半监督学习算法可以分为______、______和______三大类。

4.在半监督学习中，标签数据通常比未标签数据______。

5.基于图的方法在半监督学习中主要通过构建图来表示数据点之间的______。

6.半监督学习在图像识别、自然语言处理等领域有广泛的应用，例如______和______。

7.在半监督学习中，欠定问题是指______。

8.半监督学习中的数据增强技术可以提高模型的______。

9.半监督学习的研究热点包括______和______。

10.半监督学习的性能评估指标主要有______、______和______。

二、选择题（每题3分，共30分）

1.下列哪一项不是半监督学习的优点？

-A.降低数据标注成本

-B.提高模型泛化能力

-C.需要大量标签数据

-D.提高学习效率

2.半监督学习中的标签传播算法属于哪一类方法？

-A.基于图的方法

-B.基于概率的方法

-C.基于优化的方法

-D.基于生成的方法

3.下列哪一项不是常用的半监督学习算法？

-A.半监督神经网络

-B.标签传播

-C.最大似然估计

-D.深度信念网络

4.半监督学习中的未标签数据通常是指？

-A.已标注的数据

-B.未标注的数据

-C.部分标注的数据

-D.全部数据

5.基于图的方法在半监督学习中的主要作用是？

-A.表示数据点之间的相似度

-B.表示数据点之间的距离

-C.表示数据点之间的相关性

-D.表示数据点之间的标签

6.半监督学习在图像识别中的应用主要包括？

-A.图像分类

-B.图像分割

-C.图像检索

-D.以上都是

7.半监督学习中的欠定问题通常采用什么方法解决？

-A.增加标签数据

-B.减少未标签数据

-C.使用数据增强技术

-D.使用无监督学习算法

8.半监督学习中的数据增强技术主要目的是？

-A.增加数据量

-B.提高模型泛化能力

-C.降低数据标注成本

-D.以上都是

9.半监督学习的研究热点不包括？

-A.图神经网络

-B.自监督学习

-C.强化学习

-D.迁移学习

10.半监督学习的性能评估指标不包括？

-A.准确率

-B.召回率

-C.F1值

-D.AUC

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述半监督学习的定义及其主要目标。

2.简述半监督学习与无监督学习、有监督学习的主要区别。

3.简述基于图的方法在半监督学习中的基本原理。

4.简述半监督学习在实际应用中的挑战和难点。

四、计算题（每题10分，共20分）

1.假设有一个半监督学习任务，共有100个数据点，其中10个数据点有标签，90个数据点没有标签。使用标签传播算法进行训练，请简述标签传播算法的基本步骤，并说明如何利用未标签数据来提高模型的性能。

2.假设有一个半监督学习任务，需要使用半监督神经网络进行训练。请简述半监督神经网络的基本结构，并说明如何利用未标签数据来提高模型的性能。

五、案例分析题（每题10分，共20分）

1.请结合一个具体的案例，说明半监督学习在图像识别中的应用，并分析其应用效果。

2.请结合一个具体的案例，说明半监督学习在自然语言处理中的应用，并分析其应用效果。

试卷答案

一、填空题

1.标签数据未标签数据

2.降低数据标注成本

3.基于图的方法基于概率的方法基于优化的方法

4.多

5.相似度

6.图像分类图像分割

7.标签数量远小于未标签数据数量

8.泛化能力

9.图神经网络自监督学习

10.准确率召回率F1值

二、选择题

1.C

2.A

3.C

4.B

5.A

6.D

7.A

8.D

9.C

10.D

三、简答题

1.半监督学习是指利用标签数据和未标签数据共同训练模型的学习方法。其主要目标是利用未标签数据中的潜在信息来提高模型的泛化能力和学习效