问答题

在多模态融合中，以下哪种方法可以根据任务需求自适应地选择融合方式？

答案： A.动态融合
B.基于任务的融合
C.元学习融合
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：动态融合、基于任务的融合和元学习融合都能自适应选择融合方式。

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问答题
以下哪种模型在处理图像分割任务时，能够结合全局和局部信息？
答案： A.全卷积网络
B.U-Net
C.PSPNet
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：全卷积网络、U-Net和PSPNet都能结合全局和局部信息进行图像分割。
问答题
对于强化学习中的模型不确定性，以下哪种方法可以进行估计和处理？
答案： A.贝叶斯强化学习
B.随机策略
C.蒙特卡罗树搜索
D.以上都是
正确答案：A
答案解析：贝叶斯强化学习可估计和处理模型不确定性。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于对长文本进行高效的编码？
答案： A.层次化编码
B.分段编码
C.注意力机制
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：层次化编码、分段编码和注意力机制都可对长文本高效编码。
问答题
以下哪种技术可以用于解决深度神经网络训练中的数据不平衡问题？
答案： A.重采样
B.生成对抗网络生成数据
C.代价敏感学习
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：重采样、GAN生成数据和代价敏感学习都可解决数据不平衡问题。
问答题
在多任务学习中，以下哪种方法可以平衡不同任务之间的学习进度？
答案： A.动态权重调整
B.任务优先级设置
C.共享底层特征
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：动态权重调整、任务优先级设置和共享底层特征都可平衡多任务学习进度。