网课题目

问答题
在迁移学习中，以下哪种情况会导致负迁移？
答案： A.源域和目标域相似性过高
B.源域和目标域相似性过低
C.模型过于复杂
D.数据量过大
正确答案：B
答案解析：源域和目标域相似性过低可能导致负迁移。
问答题
以下哪种模型在处理图像生成任务时，可以通过逐步细化生成高分辨率的图像？
答案： A.自回归模型
B.变分自编码器
C.生成对抗网络
D.级联生成网络
正确答案：D
答案解析：级联生成网络可以逐步细化生成高分辨率图像。
问答题
对于深度强化学习中的连续动作空间，以下哪种策略网络输出的是动作的概率分布？
答案： A.确定性策略网络
B.随机性策略网络
C.价值网络
D.以上都不是
正确答案：B
答案解析：随机性策略网络输出动作的概率分布。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于解决一词多义的问题？
答案： A.词向量平均
B.上下文词向量
C.词性标注
D.命名实体识别
正确答案：B
答案解析：上下文词向量可以用于解决一词多义问题。
问答题
以下哪种技术可以用于提高深度生成模型的生成多样性？
答案： A.引入噪声
B.增加模型复杂度
C.调整训练数据分布
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：引入噪声、增加模型复杂度和调整训练数据分布都可提高生成多样性。
问答题
在多模态融合中，以下哪种方法可以处理不同模态数据的异步性？
答案： A.基于注意力的融合
B.基于特征拼接的融合
C.基于加权求和的融合
D.基于核函数的融合
正确答案：A
答案解析：基于注意力的融合可以处理多模态数据的异步性。
问答题
以下哪种模型在处理图像分类任务时，对图像的平移、旋转和缩放具有不变性？
答案： A.卷积神经网络
B.循环神经网络
C.多层感知机
D.生成对抗网络
正确答案：A
答案解析：卷积神经网络对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。
问答题
对于强化学习中的策略优化，以下哪种方法可以降低方差？
答案： A.优势函数估计
B.策略梯度估计
C.价值函数估计
D.动作值函数估计
正确答案：A
答案解析：优势函数估计可以降低策略优化中的方差。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种模型能够处理变长的输入序列，并对每个位置的信息进行全局建模？
答案： A.长短时记忆网络
B.卷积神经网络
C.注意力机制
D.循环神经网络
正确答案：C
答案解析：注意力机制能够处理变长输入序列并进行全局建模。
问答题
以下哪种方法可以用于解决深度神经网络中的梯度消失问题，同时保持模型的表达能力？
答案： A.残差连接
B.正则化
C.数据增强
D.模型融合
正确答案：A
答案解析：残差连接可以解决梯度消失问题并保持模型表达能力。
问答题
对于时间序列预测问题，以下哪种深度学习模型能够自动学习特征表示？
答案： A.多层感知机
B.卷积神经网络
C.循环神经网络
D.生成对抗网络
正确答案：C
答案解析：循环神经网络能够自动学习时间序列的特征表示。
问答题
在多任务学习中，以下哪种方法可以有效地共享模型参数？
答案： A.硬参数共享
B.软参数共享
C.任务特定参数
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：硬参数共享、软参数共享和任务特定参数都可用于多任务学习中的参数共享。
问答题
以下哪种技术可以用于提高生成对抗网络（GAN）的训练稳定性？
答案： A.梯度惩罚
B.标签平滑
C.层归一化
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：梯度惩罚、标签平滑和层归一化都可用于提高GAN的训练稳定性。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种模型可以同时对文本进行分类和标记？
答案： A.条件随机场（CRF）
B.隐马尔可夫模型（HMM）
C.双向长短时记忆网络（BiLSTM）结合CRF
D.循环神经网络（RNN）
正确答案：C
答案解析：BiLSTM结合CRF可以同时对文本进行分类和标记。
问答题
对于深度神经网络的压缩，以下哪种方法可以在不损失太多精度的情况下大幅减少参数数量？
答案： A.剪枝
B.量化
C.知识蒸馏
D.低秩分解
正确答案：A
答案解析：剪枝可以在不损失太多精度的情况下大幅减少参数数量。
问答题
以下哪种模型常用于图像的实例分割任务？
答案： A.MaskR-CNN
B.FasterR-CNN
C.YOLO
D.SSD
正确答案：A
答案解析：MaskR-CNN常用于图像的实例分割任务。
问答题
在强化学习中，以下哪种情况适合使用基于价值的方法？
答案： A.动作空间较大
B.动作空间较小
C.环境模型复杂
D.环境模型简单
正确答案：B
答案解析：动作空间较小时适合使用基于价值的方法。
问答题
对于自然语言处理中的语义表示学习，以下哪种方法能够捕捉上下文的动态变化？
答案： A.静态词向量
B.动态词向量
C.词袋模型
D.主题模型
正确答案：B
答案解析：动态词向量能够捕捉上下文的动态变化。
问答题
以下哪种优化算法在处理大规模深度学习模型时收敛速度较快？
答案： A.随机梯度下降（SGD）
B.自适应矩估计（Adam）
C.牛顿法
D.共轭梯度法
正确答案：B
答案解析：Adam在处理大规模模型时收敛速度较快。
问答题
在迁移学习中，当源域和目标域的数据分布差异较大时，以下哪种方法可能更有效？
答案： A.实例迁移
B.特征迁移
C.模型迁移
D.关系迁移
正确答案：B
答案解析：当数据分布差异较大时，特征迁移可能更有效。