2025年數(shù)據(jù)標(biāo)注主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)是主動(dòng)學(xué)習(xí)策略中常用的采樣方法？

A.隨機(jī)采樣B.貪心采樣C.線性采樣D.順序采樣

2.在主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣中，基于不確定性的采樣方法主要依據(jù)什么原則進(jìn)行選擇？

A.概率分布B.標(biāo)簽信息C.標(biāo)注成本D.知識(shí)增長

3.以下哪種方法可以減少數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中的錯(cuò)誤率？

A.人工標(biāo)注B.自動(dòng)標(biāo)注C.標(biāo)注輔助工具D.主動(dòng)學(xué)習(xí)

4.在主動(dòng)學(xué)習(xí)策略中，如何衡量標(biāo)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量？

A.標(biāo)注時(shí)間B.標(biāo)注成本C.標(biāo)注一致性D.標(biāo)注多樣性

5.以下哪項(xiàng)是主動(dòng)學(xué)習(xí)策略中，用于減少后續(xù)標(biāo)注成本的關(guān)鍵步驟？

A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.樣本選擇D.模型訓(xùn)練

6.以下哪種方法可以提高主動(dòng)學(xué)習(xí)樣本的選擇效率？

A.基于模型的采樣B.基于標(biāo)注者的采樣C.基于成本的采樣D.基于先驗(yàn)知識(shí)的采樣

7.在主動(dòng)學(xué)習(xí)策略中，如何平衡模型復(fù)雜度和采樣效率？

A.增加標(biāo)注成本B.減少標(biāo)注樣本數(shù)C.增加標(biāo)注者人數(shù)D.選擇更簡單的模型

8.以下哪種方法可以幫助主動(dòng)學(xué)習(xí)模型避免陷入局部最優(yōu)？

A.隨機(jī)搜索B.粒子群優(yōu)化C.遺傳算法D.交叉驗(yàn)證

9.在主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略中，如何評(píng)估樣本選擇對(duì)模型性能的影響？

A.模型準(zhǔn)確率B.模型召回率C.樣本選擇時(shí)間D.模型訓(xùn)練時(shí)間

10.以下哪項(xiàng)是主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣中，減少模型過擬合的方法之一？

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.使用正則化C.增加標(biāo)注樣本D.選擇更復(fù)雜的模型

11.在主動(dòng)學(xué)習(xí)策略中，如何處理標(biāo)注數(shù)據(jù)的不一致性？

A.人工校對(duì)B.自動(dòng)校對(duì)C.使用眾包標(biāo)注D.降權(quán)處理

12.以下哪種方法可以幫助主動(dòng)學(xué)習(xí)模型更快速地收斂？

A.使用預(yù)訓(xùn)練模型B.增加標(biāo)注樣本C.使用更簡單的模型D.調(diào)整學(xué)習(xí)率

13.在主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣中，如何選擇最具代表性的樣本？

A.基于模型預(yù)測的不確定性B.基于標(biāo)注者的評(píng)分C.基于標(biāo)注樣本的多樣性D.基于標(biāo)注樣本的相似度

14.以下哪種方法是主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣中，降低標(biāo)注者工作量的有效策略？

A.使用標(biāo)注輔助工具B.提高標(biāo)注樣本質(zhì)量C.減少標(biāo)注樣本數(shù)量D.提高標(biāo)注者技能

15.在主動(dòng)學(xué)習(xí)策略中，如何評(píng)估樣本選擇對(duì)模型泛化能力的影響？

A.模型準(zhǔn)確率B.模型召回率C.模型AUCD.模型F1分?jǐn)?shù)

答案：B

解析：主動(dòng)學(xué)習(xí)策略中，基于不確定性的采樣方法主要依據(jù)標(biāo)注數(shù)據(jù)的不確定性原則進(jìn)行選擇，即選擇標(biāo)注樣本中模型預(yù)測不確定性較高的樣本進(jìn)行標(biāo)注，以增加模型的知識(shí)增長。參考《主動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)標(biāo)注策略白皮書》2025版3.2節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些是2025年數(shù)據(jù)標(biāo)注主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略中常用的采樣方法？（多選）

A.隨機(jī)采樣

B.貪心采樣

C.歐幾里得距離采樣

D.標(biāo)注者反饋采樣

E.模型不確定性采樣

答案：BDE

解析：在數(shù)據(jù)標(biāo)注主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略中，貪心采樣（B）、標(biāo)注者反饋采樣（D）和模型不確定性采樣（E）是常用的方法。貪心采樣選擇最有可能提高模型性能的樣本，標(biāo)注者反饋采樣基于標(biāo)注者的反饋來選擇樣本，模型不確定性采樣基于模型對(duì)樣本預(yù)測的不確定性來選擇樣本。隨機(jī)采樣（A）和歐幾里得距離采樣（C）雖然也是采樣方法，但不是主動(dòng)學(xué)習(xí)中的常用策略。

2.在實(shí)施主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略時(shí)，以下哪些因素可能影響采樣效果？（多選）

A.樣本標(biāo)注成本

B.模型預(yù)測的不確定性

C.標(biāo)注者的技能水平

D.數(shù)據(jù)集的分布特性

E.模型的復(fù)雜度

答案：ABCD

解析：實(shí)施主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略時(shí)，樣本標(biāo)注成本（A）、模型預(yù)測的不確定性（B）、標(biāo)注者的技能水平（C）和數(shù)據(jù)集的分布特性（D）都可能影響采樣效果。這些因素共同決定了采樣的效率和模型性能的提升。模型的復(fù)雜度（E）雖然也是一個(gè)重要因素，但通常不直接作為采樣策略的考量點(diǎn)。

3.以下哪些技術(shù)可以用于提高數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率和準(zhǔn)確性？（多選）

A.自動(dòng)化標(biāo)注工具

B.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)

C.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABCD

解析：自動(dòng)化標(biāo)注工具（A）、3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)（B）、多標(biāo)簽標(biāo)注流程（C）和標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗（D）都是提高數(shù)據(jù)標(biāo)注效率和準(zhǔn)確性的有效技術(shù)。知識(shí)蒸餾（E）主要用于模型壓縮和加速，雖然可以間接提高標(biāo)注效率，但不是直接用于提高標(biāo)注準(zhǔn)確性的技術(shù)。

4.在設(shè)計(jì)主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略時(shí)，以下哪些指標(biāo)是重要的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)？（多選）

A.標(biāo)注樣本的多樣性

B.模型性能的提升

C.標(biāo)注成本

D.樣本選擇的時(shí)間復(fù)雜度

E.模型的泛化能力

答案：ABCE

解析：在設(shè)計(jì)主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略時(shí)，標(biāo)注樣本的多樣性（A）、模型性能的提升（B）、標(biāo)注成本（C）和樣本選擇的時(shí)間復(fù)雜度（D）都是重要的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。模型的泛化能力（E）雖然也是一個(gè)重要的指標(biāo)，但它通常是在模型訓(xùn)練和測試階段進(jìn)行評(píng)估的。

5.以下哪些方法可以幫助減少主動(dòng)學(xué)習(xí)中的倫理安全風(fēng)險(xiǎn)？（多選）

A.偏見檢測

B.內(nèi)容安全過濾

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.算法透明度評(píng)估

E.模型公平性度量

答案：ABCDE

解析：在主動(dòng)學(xué)習(xí)過程中，偏見檢測（A）、內(nèi)容安全過濾（B）、隱私保護(hù)技術(shù)（C）、算法透明度評(píng)估（D）和模型公平性度量（E）都是幫助減少倫理安全風(fēng)險(xiǎn)的重要方法。這些方法確保了數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型訓(xùn)練過程中的公平性、透明性和安全性。

6.以下哪些技術(shù)可以用于增強(qiáng)模型的魯棒性？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.梯度消失問題解決

D.特征工程自動(dòng)化

E.異常檢測

答案：ABCE

解析：結(jié)構(gòu)剪枝（A）、稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（B）、梯度消失問題解決（C）和異常檢測（E）都是增強(qiáng)模型魯棒性的技術(shù)。這些技術(shù)可以幫助模型在面臨噪聲數(shù)據(jù)、異常值和分布變化時(shí)保持穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。特征工程自動(dòng)化（D）雖然可以提高模型性能，但不是直接增強(qiáng)魯棒性的技術(shù)。

7.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的性能？（多選）

A.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

B.圖文檢索

C.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案：ABDE

解析：在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（A）、圖文檢索（B）、3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（D）和數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（E）都是提高模型性能的關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)可以幫助模型更好地理解和處理不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，從而提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。多標(biāo)簽標(biāo)注流程（C）雖然有助于標(biāo)注，但不是直接提高模型性能的技術(shù)。

8.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度？（多選）

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.GPU集群性能優(yōu)化

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

E.CI/CD流程

答案：ABC

解析：分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（A）、GPU集群性能優(yōu)化（B）和AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（C）都是優(yōu)化AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度的關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)訪問速度、計(jì)算資源利用率和任務(wù)執(zhí)行效率。低代碼平臺(tái)應(yīng)用（D）和CI/CD流程（E）雖然有助于開發(fā)流程的自動(dòng)化，但不是直接用于優(yōu)化訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度的技術(shù)。

9.以下哪些技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)云邊端協(xié)同部署？（多選）

A.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

B.API調(diào)用規(guī)范

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.模型量化（INT8/FP16）

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABCD

解析：云邊端協(xié)同部署需要實(shí)現(xiàn)模型服務(wù)的優(yōu)化、API調(diào)用規(guī)范、容器化部署以及模型量化等技術(shù)。模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（A）、API調(diào)用規(guī)范（B）、容器化部署（C）和模型量化（D）都是實(shí)現(xiàn)云邊端協(xié)同部署的關(guān)鍵技術(shù)。知識(shí)蒸餾（E）雖然可以用于模型壓縮，但不是直接用于部署的技術(shù)。

10.以下哪些技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)AIGC內(nèi)容生成？（多選）

A.文本生成模型（如GPT）

B.圖像生成模型（如GAN）

C.視頻生成模型

D.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：ABCD

解析：AIGC內(nèi)容生成涉及多種模型和技術(shù)，包括文本生成模型（如GPT）（A）、圖像生成模型（如GAN）（B）、視頻生成模型（C）和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合算法（D）。這些技術(shù)可以單獨(dú)或組合使用，以生成不同類型的內(nèi)容。神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（E）雖然可以用于優(yōu)化模型架構(gòu)，但不是直接用于內(nèi)容生成的技術(shù)。

三、填空題（共15題）

1.在主動(dòng)學(xué)習(xí)策略中，通過選擇具有___________的樣本進(jìn)行標(biāo)注，可以加速模型學(xué)習(xí)過程。

答案：高不確定性

2.為了提高模型推理速度，通常會(huì)采用___________技術(shù)來降低模型精度。

答案：低精度推理

3.在數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中，通過___________可以減少人工標(biāo)注的工作量。

答案：自動(dòng)化標(biāo)注工具

4.主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略中，基于___________的方法可以減少后續(xù)標(biāo)注成本。

答案：標(biāo)注者反饋

5.為了提高模型在特定領(lǐng)域的性能，通常會(huì)采用___________策略進(jìn)行持續(xù)預(yù)訓(xùn)練。

答案：領(lǐng)域特定預(yù)訓(xùn)練

6.在對(duì)抗性攻擊防御中，通過___________可以提高模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

7.在模型并行策略中，通過___________可以將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算單元。

答案：任務(wù)分割

8.為了優(yōu)化模型性能，通常會(huì)采用___________技術(shù)來減少模型參數(shù)數(shù)量。

答案：結(jié)構(gòu)剪枝

9.在評(píng)估模型性能時(shí)，___________和___________是常用的指標(biāo)。

答案：準(zhǔn)確率、困惑度

10.為了保護(hù)用戶隱私，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中通常會(huì)采用___________技術(shù)。

答案：差分隱私

11.在Transformer模型中，___________機(jī)制用于捕捉長距離依賴關(guān)系。

答案：自注意力

12.為了提高模型在多模態(tài)任務(wù)上的性能，通常會(huì)采用___________技術(shù)。

答案：跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

13.在AI倫理準(zhǔn)則中，___________是確保模型公平性的重要原則。

答案：無偏見

14.在模型線上監(jiān)控中，通過___________可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型性能下降的問題。

答案：實(shí)時(shí)監(jiān)控

15.為了提高模型在工業(yè)質(zhì)檢中的應(yīng)用效果，通常會(huì)采用___________技術(shù)。

答案：3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）是一種適用于所有類型模型的參數(shù)微調(diào)技術(shù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）和QLoRA（QuantizedLow-RankAdaptation）主要用于微調(diào)大型預(yù)訓(xùn)練模型，尤其是那些參數(shù)數(shù)量龐大的模型。它們并不適用于所有類型的模型，特別是那些參數(shù)數(shù)量很少的模型。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以顯著提高模型在特定領(lǐng)域的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練可以幫助模型更好地適應(yīng)特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分布，從而提高模型在該領(lǐng)域的性能。

3.對(duì)抗性攻擊防御可以通過簡單的數(shù)據(jù)增強(qiáng)來實(shí)現(xiàn)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種提高模型魯棒性的方法，但它不能完全替代對(duì)抗性攻擊防御。對(duì)抗性攻擊防御通常需要專門的訓(xùn)練和評(píng)估過程，如對(duì)抗訓(xùn)練等。

4.低精度推理技術(shù)可以同時(shí)降低模型的推理延遲和精度損失。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版6.4節(jié)，低精度推理（如INT8量化）可以在不顯著影響模型精度的情況下，顯著降低模型的推理延遲。

5.云邊端協(xié)同部署可以完全解決邊緣計(jì)算中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化數(shù)據(jù)處理的分布，但并不能完全解決邊緣計(jì)算中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題。邊緣計(jì)算中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)仍需要考慮成本、容量和速度等因素。

6.知識(shí)蒸餾可以將預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)遷移到較小的模型中。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)手冊(cè)》2025版7.3節(jié)，知識(shí)蒸餾是一種有效的模型壓縮技術(shù)，它可以將預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)遷移到較小的模型中，提高小模型的性能。

7.模型量化（INT8/FP16）是提高模型推理速度的唯一方法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然模型量化可以提高推理速度，但它不是提高模型推理速度的唯一方法。其他方法，如模型剪枝、結(jié)構(gòu)化剪枝等，也可以達(dá)到類似的效果。

8.結(jié)構(gòu)剪枝可以保持模型的性能，同時(shí)減少模型參數(shù)數(shù)量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版8.2節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝可以在減少模型參數(shù)數(shù)量的同時(shí)，保持或略微降低模型的性能。

9.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以顯著提高模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過減少激活的神經(jīng)元數(shù)量，可以降低模型的計(jì)算量，從而提高模型的推理速度。

10.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略可以減少數(shù)據(jù)標(biāo)注成本，但不會(huì)影響標(biāo)注樣本的質(zhì)量。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《主動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)手冊(cè)》2025版9.4節(jié)，主動(dòng)學(xué)習(xí)策略在減少數(shù)據(jù)標(biāo)注成本的同時(shí)，也需要確保標(biāo)注樣本的質(zhì)量，否則可能會(huì)影響最終模型的性能。

五、案例分析題（共2題）

案例1.

某醫(yī)療機(jī)構(gòu)計(jì)劃利用人工智能技術(shù)進(jìn)行醫(yī)療影像輔助診斷，收集了大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，包括X光片、CT和MRI等。由于數(shù)據(jù)量巨大，且包含多種模態(tài)，醫(yī)療機(jī)構(gòu)希望采用先進(jìn)的模型訓(xùn)練和部署策略來提高診斷的準(zhǔn)確性和效率。

問題：

1.針對(duì)上述醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)一個(gè)主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略，并解釋其選擇依據(jù)。

2.闡述如何結(jié)合云邊端協(xié)同部署，實(shí)現(xiàn)模型的快速訓(xùn)練和實(shí)時(shí)推理。

3.分析在模型部署過程中可能遇到的倫理安全風(fēng)險(xiǎn)，并提出相應(yīng)的解決方案。

1.主動(dòng)學(xué)習(xí)采樣策略設(shè)計(jì)：

-選擇依據(jù)：基于模型預(yù)測的不確定性進(jìn)行采樣，優(yōu)先選擇模型預(yù)測置信度低且具有代表性的樣本。

-實(shí)施步驟：

1.訓(xùn)練初始模型對(duì)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行初步預(yù)測。

2.根據(jù)預(yù)測置信度對(duì)樣本進(jìn)行排序，選擇置信度低的樣本。

3.通過標(biāo)注者反饋或半自動(dòng)化工具對(duì)選定的樣本進(jìn)行標(biāo)注。

4.使用新標(biāo)注的數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練模型，并重復(fù)上述步驟。

2.云邊端協(xié)同部署：

-訓(xùn)練階段：

1.在云端使用分布式訓(xùn)練框架進(jìn)行大規(guī)模模型訓(xùn)練。

2.利用邊緣設(shè)備進(jìn)行小批量數(shù)據(jù)增強(qiáng)和預(yù)訓(xùn)練。

-推理階段：

1.將訓(xùn)練好的模型部署到邊緣設(shè)備，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理。

2.對(duì)于需要復(fù)雜計(jì)算的任務(wù)，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行推理。

-實(shí)施步驟：

1.選擇合適的邊緣設(shè)備，確保其能夠滿足推理需求。

2.開發(fā)邊緣設(shè)備和云端之間的數(shù)據(jù)傳輸和同步機(jī)制。

3.部署模型服務(wù)，確保其能夠在邊緣設(shè)備上高效運(yùn)行。

3.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)分析及解決方案：

-風(fēng)險(xiǎn)：數(shù)據(jù)隱私泄露、偏見和歧視、誤診風(fēng)險(xiǎn)。

-解決方案：

1.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：采用差分隱私技術(shù)保護(hù)患者隱私。

2.偏見檢