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。

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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。
问答题
对于强化学习中的连续控制问题，以下哪种算法通常被采用？
答案： A.DQN
B.A2C
C.DDPG
D.SARSA
正确答案：C
答案解析：DDPG通常用于强化学习中的连续控制问题。
问答题
以下哪种模型架构在处理大规模图像数据集时表现出色，且具有较高的计算效率？
答案： A.ResNet
B.VGG
C.AlexNet
D.GoogLeNet
正确答案：A
答案解析：ResNet在处理大规模图像数据集时表现出色且计算效率较高。
问答题
在自然语言处理中，使用预训练语言模型进行微调时，以下哪种策略可能导致灾难性遗忘？
答案： A.随机初始化微调层
B.固定预训练模型的部分参数
C.完全重新训练所有参数
D.逐渐减少学习率
正确答案：C
答案解析：完全重新训练所有参数可能导致灾难性遗忘。