问答题

以下哪种技术可以用于提高深度生成模型的鲁棒性？

答案： A.对抗训练
B.模型平均
C.正则化
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：对抗训练、模型平均和正则化都能提高生成模型的鲁棒性。

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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。
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。