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。

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问答题
以下哪种模型在处理具有层次结构的数据时表现较好？
答案： A.层次化注意力网络
B.胶囊网络
C.图卷积网络
D.生成对抗网络
正确答案：A
答案解析：层次化注意力网络在处理具有层次结构的数据时表现较好。
问答题
对于多模态学习，以下哪种融合方式在早期阶段较为常见？
答案： A.特征级融合
B.决策级融合
C.模型级融合
D.以上都不是
正确答案：A
答案解析：特征级融合在多模态学习的早期阶段较为常见。
问答题
以下哪种方法常用于解决深度强化学习中的探索与利用权衡问题？
答案： A.汤普森采样
B.上置信界算法
C.ε-贪婪策略
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：汤普森采样、上置信界算法和ε-贪婪策略都常用于解决探索与利用权衡问题。
问答题
在自然语言生成任务中，以下哪种方法可以提高生成文本的连贯性？
答案： A.引入主题模型
B.使用束搜索
C.增加层数
D.减少神经元数量
正确答案：B
答案解析：使用束搜索可以提高生成文本的连贯性。
问答题
以下哪种技术可以使深度神经网络对输入的微小扰动具有鲁棒性？
答案： A.对抗训练
B.模型融合
C.超参数调整
D.特征选择
正确答案：A
答案解析：对抗训练可使深度神经网络对输入扰动更鲁棒。