第四屆山東省人工智能融合創(chuàng)新職業(yè)技能競(jìng)賽(人工智能訓(xùn)練師)試題及答案一、理論知識(shí)考核（總分60分）（一）單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)不屬于人工智能訓(xùn)練師在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的核心工作？A.缺失值填充B.特征工程C.模型超參數(shù)調(diào)整D.異常值檢測(cè)答案：C解析：數(shù)據(jù)預(yù)處理階段主要涉及數(shù)據(jù)清洗（缺失值、異常值處理）和特征工程，模型超參數(shù)調(diào)整屬于模型訓(xùn)練階段的任務(wù)。2.在圖像分類任務(wù)中，若訓(xùn)練集包含貓、狗、鳥三類圖像，測(cè)試集中出現(xiàn)“魚”的圖像，模型將其誤分類為“鳥”，這種現(xiàn)象屬于？A.過(guò)擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)分布偏移D.標(biāo)簽噪聲答案：C解析：測(cè)試集出現(xiàn)訓(xùn)練集未包含的類別（魚），導(dǎo)致模型因數(shù)據(jù)分布不一致（訓(xùn)練集無(wú)魚的特征分布）產(chǎn)生錯(cuò)誤，屬于數(shù)據(jù)分布偏移。3.對(duì)于文本情感分析任務(wù)（積極/消極二分類），當(dāng)正樣本（積極）占比95%時(shí)，最不適合的評(píng)估指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.F1分?jǐn)?shù)C.召回率D.ROC-AUC答案：A解析：樣本極不平衡時(shí)，僅預(yù)測(cè)“積極”即可獲得95%準(zhǔn)確率，無(wú)法反映模型對(duì)少數(shù)類（消極）的識(shí)別能力，因此準(zhǔn)確率不適用。4.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法不適用于手寫數(shù)字識(shí)別（MNIST）任務(wù)？A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)（±15°）B.隨機(jī)添加高斯噪聲C.隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)D.隨機(jī)縮放（80%-120%）答案：C解析：手寫數(shù)字（如“6”和“9”）經(jīng)水平翻轉(zhuǎn)后會(huì)改變語(yǔ)義，導(dǎo)致標(biāo)簽錯(cuò)誤，因此不適用。5.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，mAP（平均精度均值）計(jì)算時(shí)，IoU（交并比）閾值通常默認(rèn)設(shè)為？A.0.3B.0.5C.0.7D.0.9答案：B解析：COCO數(shù)據(jù)集等主流目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，mAP@0.5是最常用的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，即IoU≥0.5時(shí)視為檢測(cè)正確。6.以下哪項(xiàng)不是Transformer模型中多頭注意力（Multi-HeadAttention）的主要作用？A.捕捉不同子空間的上下文依賴B.增加模型參數(shù)數(shù)量C.提升并行計(jì)算效率D.增強(qiáng)特征表示的多樣性答案：C解析：多頭注意力通過(guò)拆分查詢、鍵、值向量到多個(gè)頭，分別計(jì)算注意力后拼接，主要目的是捕捉多維度依賴和豐富特征，而非直接提升并行效率（并行性主要源于自注意力的矩陣運(yùn)算）。7.若某模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率為98%，驗(yàn)證集上的準(zhǔn)確率為72%，最可能的原因是？A.學(xué)習(xí)率過(guò)低B.正則化不足C.數(shù)據(jù)量過(guò)大D.激活函數(shù)選擇不當(dāng)答案：B解析：訓(xùn)練集與驗(yàn)證集性能差距大（過(guò)擬合），通常由模型復(fù)雜度高、正則化（如L2正則、Dropout）不足導(dǎo)致。8.對(duì)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)（如預(yù)測(cè)明日溫度），最適合的模型架構(gòu)是？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.自編碼器（Autoencoder）D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）答案：B解析：RNN（及其變體LSTM、GRU）通過(guò)隱藏狀態(tài)傳遞時(shí)序信息，適合處理時(shí)間序列的依賴關(guān)系。9.在知識(shí)圖譜構(gòu)建中，“姚明的妻子是葉莉”屬于哪種類型的三元組？A.實(shí)體-屬性-值B.實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體C.概念-屬性-值D.概念-關(guān)系-概念答案：B解析：三元組結(jié)構(gòu)為（頭實(shí)體，關(guān)系，尾實(shí)體），“姚明”和“葉莉”是實(shí)體，“妻子”是關(guān)系。10.以下哪項(xiàng)不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)？A.客戶分群（聚類）B.異常檢測(cè)C.情感分析（有標(biāo)簽）D.詞向量訓(xùn)練（Word2Vec）答案：C解析：情感分析若有標(biāo)簽屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)標(biāo)簽時(shí)（如主題模型）屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。（二）多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分，少選得1分，錯(cuò)選不得分）1.數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程中需遵循的核心原則包括？A.標(biāo)注一致性（不同標(biāo)注員結(jié)果一致）B.標(biāo)注覆蓋率（覆蓋所有可能的類別）C.標(biāo)注效率（單位時(shí)間標(biāo)注量最大化）D.標(biāo)注可追溯（記錄標(biāo)注過(guò)程與修改）答案：ABD解析：標(biāo)注需保證一致性（減少偏差）、覆蓋率（避免漏標(biāo)）和可追溯性（便于問(wèn)題排查），但效率需在保證質(zhì)量的前提下優(yōu)化，不能單純追求量。2.以下哪些方法可用于緩解模型過(guò)擬合？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.降低模型復(fù)雜度（如減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)）C.提高學(xué)習(xí)率D.應(yīng)用Dropout層答案：ABD解析：過(guò)擬合的解決方法包括增加數(shù)據(jù)、簡(jiǎn)化模型、正則化（如Dropout）、早停等；提高學(xué)習(xí)率可能導(dǎo)致訓(xùn)練不穩(wěn)定，與過(guò)擬合無(wú)直接關(guān)聯(lián)。3.自然語(yǔ)言處理（NLP）中，常用的文本表示方法有？A.詞袋模型（BagofWords）B.TF-IDFC.詞嵌入（WordEmbedding）D.圖像像素值答案：ABC解析：文本表示需將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，詞袋、TF-IDF、詞嵌入均為常用方法；圖像像素值是圖像的表示方式，與文本無(wú)關(guān)。4.目標(biāo)檢測(cè)模型YOLOv5相比YOLOv3的改進(jìn)包括？A.引入特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）B.使用Mosaic數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.采用CIoU損失函數(shù)D.支持動(dòng)態(tài)輸入尺寸答案：BCD解析：YOLOv3已使用FPN；YOLOv5新增Mosaic增強(qiáng)（混合4張圖）、CIoU損失（考慮重疊面積、中心點(diǎn)距離、長(zhǎng)寬比）、動(dòng)態(tài)輸入尺寸（自適應(yīng)調(diào)整）。5.以下哪些指標(biāo)可用于評(píng)估回歸模型的性能？A.均方誤差（MSE）B.決定系數(shù)（R2）C.精確率（Precision）D.平均絕對(duì)誤差（MAE）答案：ABD解析：回歸任務(wù)評(píng)估指標(biāo)包括MSE、MAE、R2等；精確率是分類任務(wù)的指標(biāo)。（三）判斷題（每題1分，共5分，正確√，錯(cuò)誤×）1.數(shù)據(jù)標(biāo)注中，“模糊樣本”（如邊界不清晰的圖像）應(yīng)直接丟棄，避免干擾模型訓(xùn)練。（×）解析：模糊樣本需標(biāo)注為“不確定”或由專家復(fù)核，直接丟棄可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布失真。2.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)，batchsize越大，模型收斂速度一定越快。（×）解析：batchsize過(guò)大會(huì)導(dǎo)致梯度更新方向波動(dòng)小，但可能陷入局部最優(yōu)，且受內(nèi)存限制，并非越大越好。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的池化層（Pooling）主要作用是減少參數(shù)量，保留空間位置信息。（×）解析：池化層通過(guò)下采樣減少參數(shù)量，但會(huì)丟失部分空間細(xì)節(jié)信息。4.在多分類任務(wù)中，Softmax函數(shù)將輸出轉(zhuǎn)換為概率分布，其輸出值之和為1。（√）5.遷移學(xué)習(xí)適用于目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)量少，但與源任務(wù)數(shù)據(jù)分布相似的場(chǎng)景。（√）（四）簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)清洗中處理缺失值的常用方法及其適用場(chǎng)景。答案：（1）刪除法：當(dāng)缺失值占比極低（如<5%）且無(wú)規(guī)律時(shí)使用，避免影響數(shù)據(jù)量；（2）均值/中位數(shù)填充：適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)，分布較均勻時(shí)用均值，存在異常值時(shí)用中位數(shù)；（3）眾數(shù)填充：適用于分類型數(shù)據(jù)，填充出現(xiàn)頻率最高的類別；（4）模型預(yù)測(cè)填充：用其他特征訓(xùn)練回歸/分類模型預(yù)測(cè)缺失值，適用于缺失值與其他特征高度相關(guān)的場(chǎng)景；（5）保留缺失標(biāo)記：添加“缺失”類別（分類型）或用特殊值（如-999，數(shù)值型），適用于缺失本身具有語(yǔ)義的場(chǎng)景（如“未填寫收入”可能反映用戶特征）。2.說(shuō)明混淆矩陣中TP、TN、FP、FN的含義，并寫出精確率（Precision）和召回率（Recall）的計(jì)算公式。答案：-TP（真正例）：模型預(yù)測(cè)為正類，實(shí)際為正類；-TN（真負(fù)例）：模型預(yù)測(cè)為負(fù)類，實(shí)際為負(fù)類；-FP（假正例）：模型預(yù)測(cè)為正類，實(shí)際為負(fù)類；-FN（假負(fù)例）：模型預(yù)測(cè)為負(fù)類，實(shí)際為正類；精確率（Precision）=TP/(TP+FP)；召回率（Recall）=TP/(TP+FN)。3.對(duì)比監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心區(qū)別，并各舉一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景。答案：核心區(qū)別：監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練，目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入到標(biāo)簽的映射；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)使用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)或模式。監(jiān)督學(xué)習(xí)場(chǎng)景：圖像分類（如訓(xùn)練模型識(shí)別貓/狗，數(shù)據(jù)需標(biāo)注“貓”或“狗”）；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)場(chǎng)景：客戶分群（根據(jù)消費(fèi)數(shù)據(jù)將客戶劃分為不同群體，無(wú)預(yù)設(shè)標(biāo)簽）。4.列舉三種提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型泛化能力的方法，并簡(jiǎn)要說(shuō)明其原理。答案：（1）數(shù)據(jù)增強(qiáng)：對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、加噪等變換，增加數(shù)據(jù)多樣性，使模型學(xué)習(xí)更魯棒的特征；（2）L2正則化：在損失函數(shù)中添加權(quán)重參數(shù)的平方和（乘以正則化系數(shù)λ），懲罰過(guò)大的權(quán)重，避免模型過(guò)度依賴個(gè)別特征；（3）早停（EarlyStopping）：在驗(yàn)證集性能不再提升時(shí)停止訓(xùn)練，防止模型過(guò)擬合訓(xùn)練集的噪聲；（4）Dropout：隨機(jī)失活部分神經(jīng)元（訓(xùn)練時(shí)），強(qiáng)制模型學(xué)習(xí)更通用的特征，減少神經(jīng)元間的協(xié)同依賴。二、實(shí)操技能考核（總分40分）（一）任務(wù)背景某電商平臺(tái)需訓(xùn)練一個(gè)“商品評(píng)論情感分類”模型（積極/消極二分類），提供的數(shù)據(jù)集包含20000條中文評(píng)論（訓(xùn)練集15000條，驗(yàn)證集5000條），標(biāo)簽為“1”（積極）或“0”（消極）。當(dāng)前存在以下問(wèn)題：-訓(xùn)練集標(biāo)簽噪聲率約8%（部分評(píng)論標(biāo)簽錯(cuò)誤）；-驗(yàn)證集準(zhǔn)確率僅72%，訓(xùn)練集準(zhǔn)確率91%；-消極評(píng)論占比25%（正樣本75%）。（二）任務(wù)要求請(qǐng)完成以下操作，并提交操作步驟文檔及關(guān)鍵代碼片段（Python，基于PyTorch框架）。1.數(shù)據(jù)預(yù)處理（10分）要求：處理標(biāo)簽噪聲，平衡樣本分布，生成最終訓(xùn)練集。2.模型構(gòu)建與訓(xùn)練（15分）要求：選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型（如RoBERTa-wwm-chinese），設(shè)計(jì)微調(diào)方案，解決過(guò)擬合問(wèn)題。3.模型評(píng)估與優(yōu)化（15分）要求：使用驗(yàn)證集評(píng)估模型性能（需計(jì)算精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC），并提出2項(xiàng)優(yōu)化建議。（三）實(shí)操解答1.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟（1）標(biāo)簽噪聲檢測(cè)與修正：-使用交叉驗(yàn)證法：將訓(xùn)練集劃分為5折，用4折訓(xùn)練模型，預(yù)測(cè)第5折的標(biāo)簽；-對(duì)預(yù)測(cè)概率低于閾值（如0.6）的樣本標(biāo)記為可疑噪聲；-人工復(fù)核可疑樣本（約15000×8%=1200條，取概率最低的1500條復(fù)核），修正錯(cuò)誤標(biāo)簽。（2）樣本平衡：-消極樣本（標(biāo)簽0）數(shù)量：15000×25%=3750條；-積極樣本（標(biāo)簽1）數(shù)量：11250條；-采用SMOTE（合成少數(shù)類過(guò)采樣）生成新的消極樣本：計(jì)算消極樣本間的K近鄰（K=5），在樣本與近鄰間隨機(jī)插值生成新樣本，使消極樣本增至11250條（與積極樣本平衡）；-或使用欠采樣：隨機(jī)刪除積極樣本至3750條（但可能丟失信息，優(yōu)先選擇SMOTE）。關(guān)鍵代碼（標(biāo)簽噪聲檢測(cè)）：```pythonfromsklearn.model_selectionimportStratifiedKFoldfromtransformersimportBertForSequenceClassification,BertTokenizerimporttorchtokenizer=BertTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext")model=BertForSequenceClassification.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext",num_labels=2)skf=StratifiedKFold(n_splits=5)train_texts=[...]訓(xùn)練集文本列表train_labels=[...]訓(xùn)練集標(biāo)簽列表（tensor）可疑樣本索引=[]fortrain_idx,val_idxinskf.split(train_texts,train_labels):劃分當(dāng)前折的訓(xùn)練/驗(yàn)證集train_inputs=tokenizer(train_texts[train_idx],padding=True,truncation=True,return_tensors="pt")val_inputs=tokenizer(train_texts[val_idx],padding=True,truncation=True,return_tensors="pt")訓(xùn)練模型（簡(jiǎn)化代碼）model.train()...（訓(xùn)練過(guò)程）預(yù)測(cè)驗(yàn)證集概率model.eval()withtorch.no_grad():outputs=model(val_inputs)probs=torch.softmax(outputs.logits,dim=1)形狀（len(val_idx),2）篩選概率低于0.6的樣本low_confidence=torch.where(torch.max(probs,dim=1).values<0.6)[0]可疑樣本索引.extend(val_idx[low_confidence.numpy()])去重后人工復(fù)核可疑樣本可疑樣本索引=list(set(可疑樣本索引))```2.模型構(gòu)建與訓(xùn)練（1）模型選擇：使用中文預(yù)訓(xùn)練模型RoBERTa-wwm-chinese（支持全詞掩碼，更適合中文）。（2）微調(diào)方案：-凍結(jié)前2層編碼器（減少過(guò)擬合），僅微調(diào)后4層及分類頭；-損失函數(shù)：使用FocalLoss（解決樣本不平衡，降低易分類樣本的損失權(quán)重）；-優(yōu)化器：AdamW（學(xué)習(xí)率2e-5），加入權(quán)重衰減（weight_decay=0.01）；-訓(xùn)練參數(shù)：batch_size=32（根據(jù)GPU內(nèi)存調(diào)整），epochs=5，早停（驗(yàn)證集F1連續(xù)2輪不提升則停止）。關(guān)鍵代碼（模型定義與訓(xùn)練）：```pythonfromtorchimportnnfromtransformersimportAdamW,get_linear_schedule_with_warmupclassCustomModel(nn.Module):def__init__(self,pretrained_model):super().__init__()self.roberta=pretrained_model凍結(jié)前2層forparaminself.roberta.encoder.layer[:2].parameters():param.requires_grad=Falsedefforward(self,input_ids,attention_mask,labels=None):outputs=self.roberta(input_ids,attention_mask=attention_mask)logits=outputs.last_hidden_state[:,0,:][CLS]向量logits=nn.Linear(768,2)(logits)iflabelsisnotNone:FocalLossce_loss=nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')(logits,labels)pt=torch.exp(-ce_loss)focal_loss=(0.25(1-pt)2ce_loss).mean()α=0.25,γ=2returnfocal_lossreturnlogitsmodel=CustomModel(BertForSequenceClassification.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext").roberta)optimizer=AdamW(model.parameters(),lr=2e-5,weight_decay=0.01)scheduler=get_linear_schedule_with_warmup(optimizer,num_warmup_steps=1000,num_training_steps=total_steps)訓(xùn)練循環(huán)（簡(jiǎn)化）forepochinrange(5):model.train()forbatchintrain_dataloader: