北京理工大学《深度学习》2021-2022学年第一学期期末试卷.doc

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效

密

封

线

第PAGE1页，共NUMPAGES3页

北京理工大学《深度学习》

2021-2022学年第一学期期末试卷

院(系)_______班级_______学号_______姓名_______

题号

一

二

三

四

总分

得分

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）

1、在进行深度学习中的图像生成任务时，生成对抗网络（GAN）是一种常用的模型。假设我们要生成逼真的人脸图像。以下关于GAN的描述，哪一项是不准确的？（）

A.GAN由生成器和判别器组成，它们通过相互对抗来提高生成图像的质量

B.生成器的目标是生成尽可能逼真的图像，以欺骗判别器

C.判别器的任务是区分输入的图像是真实的还是由生成器生成的

D.GAN的训练过程稳定，不容易出现模式崩溃等问题

2、机器学习中，批量归一化（BatchNormalization）通常应用于（）

A.输入层

B.隐藏层

C.输出层

D.以上都可以

3、在进行特征选择时，有多种方法可以评估特征的重要性。假设我们有一个包含多个特征的数据集。以下关于特征重要性评估方法的描述，哪一项是不准确的？（）

A.信息增益通过计算特征引入前后信息熵的变化来衡量特征的重要性

B.卡方检验可以检验特征与目标变量之间的独立性，从而评估特征的重要性

C.随机森林中的特征重要性评估是基于特征对模型性能的贡献程度

D.所有的特征重要性评估方法得到的结果都是完全准确和可靠的，不需要进一步验证

4、想象一个市场营销的项目，需要根据客户的购买历史、浏览行为和人口统计信息来预测其未来的购买倾向。同时，要能够解释模型的决策依据以指导营销策略的制定。以下哪种模型和策略可能是最适用的？（）

A.建立逻辑回归模型，通过系数分析解释变量的影响，但对于复杂的非线性关系可能不敏感

B.运用决策树集成算法，如梯度提升树（GradientBoostingTree），准确性较高，且可以通过特征重要性评估解释模型，但局部解释性相对较弱

C.采用深度学习中的多层卷积神经网络，预测能力强，但几乎无法提供直观的解释

D.构建基于规则的分类器，明确的规则易于理解，但可能无法处理复杂的数据模式和不确定性

5、考虑一个情感分析任务，判断一段文本所表达的情感是积极、消极还是中性。在特征提取方面，可以使用词袋模型、TF-IDF等方法。如果文本数据量较大，且包含丰富的语义信息，以下哪种特征提取方法可能表现更好？（）

A.词袋模型，简单直观，计算速度快

B.TF-IDF，考虑了词的频率和文档的分布

C.基于深度学习的词向量表示，能够捕捉语义和上下文信息

D.以上方法效果相同，取决于模型的复杂程度

6、假设正在进行一个异常检测任务，例如检测网络中的异常流量。如果正常数据的模式较为复杂，以下哪种方法可能更适合用于发现异常？（）

A.基于统计的方法

B.基于距离的方法

C.基于密度的方法

D.基于分类的方法

7、某机器学习项目需要对图像中的物体进行实例分割，除了常见的深度学习模型，以下哪种技术可以提高分割的精度？（）

A.多尺度训练

B.数据增强

C.模型融合

D.以上技术都可以

8、在处理自然语言处理任务时，词嵌入（WordEmbedding）是一种常用的技术。假设我们要对一段文本进行情感分析。以下关于词嵌入的描述，哪一项是错误的？（）

A.词嵌入将单词表示为低维实数向量，捕捉单词之间的语义关系

B.Word2Vec和GloVe是常见的词嵌入模型，可以学习到单词的分布式表示

C.词嵌入向量的维度通常是固定的，且不同单词的向量维度必须相同

D.词嵌入可以直接用于文本分类任务，无需进行进一步的特征工程

9、在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，以下关于朴素贝叶斯的假设和特点，哪一项是不正确的？（）

A.假设特征之间相互独立，简化了概率计算

B.对于连续型特征，通常需要先进行离散化处理

C.朴素贝叶斯算法对输入数据的分布没有要求，适用于各种类型的数据

D.朴素贝叶斯算法在处理高维度数据时性能较差，容易出现过拟合

10、假设正在研究一个语音合成任务，需要生成自然流畅的语音。以下哪种技术在语音合成中起到关键作用？（）

A.声码器

B.文本到语音转换模型

C.语音韵律模型

D.以上技术都很重要

11、在一个异常检测的任务中，数据分布呈现多峰且存在离群点。以下哪种异常检测算法可能表现较好？（）

A.基于密度的局部异常因子（LOF）算法，能够发现局部