2025年多模態(tài)幻覺抑制效果評估試題（含答案與解析）選擇題1.以下哪種方法不屬于多模態(tài)幻覺抑制效果評估中的常用指標(biāo)方法？A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.基尼系數(shù)答案：D解析：準(zhǔn)確率、召回率和均方誤差常用于評估多模態(tài)幻覺抑制效果，而基尼系數(shù)主要用于衡量收入分配的公平程度等，并非評估多模態(tài)幻覺抑制的常用指標(biāo)。2.在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理中，若模型對某一任務(wù)的真實模態(tài)信息識別準(zhǔn)確率為80%，引入幻覺抑制策略后準(zhǔn)確率提升到90%，則準(zhǔn)確率的提升幅度是？A.10%B.12.5%C.20%D.25%答案：B解析：提升幅度的計算公式為（新準(zhǔn)確率舊準(zhǔn)確率）÷舊準(zhǔn)確率×100%，即（90%80%）÷80%×100%=12.5%。3.多模態(tài)幻覺抑制效果評估時，以下哪種情況可認(rèn)為幻覺抑制效果較好？A.準(zhǔn)確率下降，召回率上升B.準(zhǔn)確率和召回率都下降C.準(zhǔn)確率和召回率都上升D.準(zhǔn)確率上升，召回率下降答案：C解析：準(zhǔn)確率和召回率都上升說明模型在正確識別真實信息和找出相關(guān)信息方面都有進(jìn)步，意味著幻覺抑制效果較好。4.對于多模態(tài)圖像文本數(shù)據(jù)，當(dāng)評估模型對圖像和文本匹配的幻覺抑制效果時，常用的評估指標(biāo)是？A.余弦相似度B.漢明距離C.曼哈頓距離D.歐幾里得距離答案：A解析：余弦相似度常用于衡量兩個向量的相似程度，在評估圖像和文本匹配的幻覺抑制效果時，可以用來判斷圖像和文本語義的相似性。5.在多模態(tài)語音視覺數(shù)據(jù)中，若模型在未進(jìn)行幻覺抑制時，對語音和視覺信息同步判斷的錯誤率為30%，抑制后錯誤率降為15%，則錯誤率降低的比例是？A.50%B.60%C.70%D.80%答案：A解析：降低比例的計算公式為（舊錯誤率新錯誤率）÷舊錯誤率×100%，即（30%15%）÷30%×100%=50%。6.以下關(guān)于多模態(tài)幻覺抑制效果評估中主觀評估的說法，正確的是？A.主觀評估完全不可靠B.主觀評估主要由計算機(jī)算法完成C.主觀評估可以結(jié)合人類的感知和經(jīng)驗D.主觀評估不需要考慮評估者的背景答案：C解析：主觀評估是由人類評估者根據(jù)自身的感知和經(jīng)驗進(jìn)行的，有一定的參考價值，但也存在主觀性。評估者的背景可能會影響評估結(jié)果，且不是由計算機(jī)算法完成的。7.多模態(tài)模型在處理視頻文本數(shù)據(jù)時，若模型輸出的文本與視頻內(nèi)容的相關(guān)性得分在幻覺抑制前為0.6，抑制后為0.8，則相關(guān)性得分的提升率是？A.20%B.25%C.30%D.33.3%答案：D解析：提升率的計算公式為（新得分舊得分）÷舊得分×100%，即（0.80.6）÷0.6×100%≈33.3%。8.在多模態(tài)幻覺抑制效果評估中，F(xiàn)1值綜合考慮了？A.準(zhǔn)確率和召回率B.準(zhǔn)確率和錯誤率C.召回率和錯誤率D.均方誤差和準(zhǔn)確率答案：A解析：F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了這兩個指標(biāo)。9.當(dāng)評估多模態(tài)模型對不同語言文本圖像數(shù)據(jù)的幻覺抑制效果時，需要考慮的因素不包括？A.語言的語法結(jié)構(gòu)B.圖像的色彩分布C.不同語言的語義表達(dá)差異D.語言的文化背景答案：B解析：評估不同語言文本圖像數(shù)據(jù)的幻覺抑制效果時，語言的語法結(jié)構(gòu)、語義表達(dá)差異和文化背景都會影響評估結(jié)果，而圖像的色彩分布與語言和幻覺抑制效果的直接關(guān)聯(lián)較小。10.多模態(tài)模型在處理音頻觸覺數(shù)據(jù)時，若以均方誤差評估幻覺抑制效果，均方誤差越小說明？A.模型的預(yù)測值與真實值的偏差越大B.模型的預(yù)測值與真實值的偏差越小C.模型的準(zhǔn)確率越低D.模型的召回率越低答案：B解析：均方誤差是衡量預(yù)測值與真實值之間偏差的指標(biāo)，均方誤差越小，說明模型的預(yù)測值與真實值的偏差越小。11.在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的幻覺抑制評估中，若模型對融合后數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率在抑制前后分別為75%和85%，則分類準(zhǔn)確率的絕對提升值是？A.5%B.10%C.15%D.20%答案：B解析：絕對提升值為新準(zhǔn)確率減去舊準(zhǔn)確率，即85%75%=10%。12.以下哪種評估方法更適合實時多模態(tài)數(shù)據(jù)的幻覺抑制效果評估？A.離線評估，定期進(jìn)行大量數(shù)據(jù)測試B.在線評估，實時反饋模型性能C.只進(jìn)行主觀評估D.只使用均方誤差評估答案：B解析：對于實時多模態(tài)數(shù)據(jù)，在線評估可以實時反饋模型的性能，及時發(fā)現(xiàn)問題并調(diào)整，更適合這種場景。13.多模態(tài)模型在處理手勢語音數(shù)據(jù)時，若評估模型對兩者匹配的幻覺抑制效果，可采用的評估指標(biāo)是？A.皮爾遜相關(guān)系數(shù)B.杰卡德系數(shù)C.切比雪夫距離D.馬氏距離答案：A解析：皮爾遜相關(guān)系數(shù)可以衡量兩個變量之間的線性相關(guān)性，可用于評估手勢和語音之間的匹配程度。14.在多模態(tài)幻覺抑制效果評估中，若模型對一組多模態(tài)數(shù)據(jù)的召回率從60%提升到70%，則召回率的提升幅度約為？A.14.3%B.16.7%C.20%D.25%答案：A解析：提升幅度為（70%60%）÷60%×100%≈14.3%。15.當(dāng)評估多模態(tài)模型在醫(yī)學(xué)影像文本報告數(shù)據(jù)中的幻覺抑制效果時，最重要的評估指標(biāo)可能是？A.準(zhǔn)確率B.特異度C.敏感度D.以上都是答案：D解析：在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，準(zhǔn)確率、特異度和敏感度都非常重要，準(zhǔn)確率反映整體的正確判斷能力，特異度關(guān)注對陰性樣本的正確判斷，敏感度關(guān)注對陽性樣本的正確判斷。16.多模態(tài)模型在處理地理信息圖像數(shù)據(jù)時，若以空間一致性評估幻覺抑制效果，空間一致性越好說明？A.地理信息與圖像的空間位置匹配度越高B.地理信息與圖像的色彩匹配度越高C.地理信息與圖像的語義匹配度越高D.地理信息與圖像的尺寸匹配度越高答案：A解析：空間一致性主要衡量地理信息和圖像在空間位置上的匹配程度。17.在多模態(tài)幻覺抑制效果評估中，若使用交叉驗證方法，其目的是？A.增加評估數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少評估的時間C.提高評估結(jié)果的可靠性D.降低評估的成本答案：C解析：交叉驗證可以充分利用數(shù)據(jù)，減少因數(shù)據(jù)劃分不同而導(dǎo)致的評估誤差，提高評估結(jié)果的可靠性。18.多模態(tài)模型在處理視頻音頻數(shù)據(jù)時，若評估模型對音視頻同步的幻覺抑制效果，可采用的指標(biāo)是？A.音視頻同步誤差B.音頻的音量大小C.視頻的幀率D.音頻的音調(diào)答案：A解析：音視頻同步誤差直接反映了音視頻在時間上的同步程度，可用于評估音視頻同步的幻覺抑制效果。19.當(dāng)評估多模態(tài)模型在教育領(lǐng)域的文本動畫數(shù)據(jù)的幻覺抑制效果時，需要考慮的因素有？A.教育內(nèi)容的準(zhǔn)確性B.動畫的視覺效果C.學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗D.以上都是答案：D解析：在教育領(lǐng)域，教育內(nèi)容的準(zhǔn)確性、動畫的視覺效果以及學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗都會影響對幻覺抑制效果的評估。20.多模態(tài)模型在處理多傳感器數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、光照等）時，若以信息熵評估幻覺抑制效果，信息熵越小說明？A.數(shù)據(jù)的不確定性越大B.數(shù)據(jù)的不確定性越小C.模型的準(zhǔn)確率越低D.模型的召回率越低答案：B解析：信息熵是衡量數(shù)據(jù)不確定性的指標(biāo)，信息熵越小，說明數(shù)據(jù)的不確定性越小。判斷題21.多模態(tài)幻覺抑制效果評估只能使用客觀指標(biāo)，不能使用主觀評估。（×）解析：主觀評估可以結(jié)合人類的感知和經(jīng)驗，為評估提供有價值的信息，與客觀指標(biāo)結(jié)合使用能更全面地評估效果。22.準(zhǔn)確率和召回率是評估多模態(tài)幻覺抑制效果的唯一指標(biāo)。（×）解析：除了準(zhǔn)確率和召回率，還有均方誤差、F1值、余弦相似度等多種指標(biāo)可用于評估。23.在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理中，若均方誤差為0，則說明模型完全沒有幻覺。（√）解析：均方誤差衡量預(yù)測值與真實值的偏差，為0表示預(yù)測值與真實值完全一致，即沒有幻覺。24.主觀評估具有很強(qiáng)的主觀性，所以在多模態(tài)幻覺抑制效果評估中沒有任何作用。（×）解析：雖然主觀評估有主觀性，但可以反映人類對模型輸出的直觀感受，有一定的參考價值。25.多模態(tài)模型在處理不同模態(tài)數(shù)據(jù)時，評估幻覺抑制效果的方法都是相同的。（×）解析：不同模態(tài)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)不同，評估方法需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇和調(diào)整。26.提高多模態(tài)模型的準(zhǔn)確率一定會提高其召回率。（×）解析：準(zhǔn)確率和召回率是不同的指標(biāo)，提高準(zhǔn)確率不一定會提高召回率，兩者可能相互制約。27.在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的幻覺抑制評估中，只需要關(guān)注融合后數(shù)據(jù)的整體效果，不需要考慮各模態(tài)數(shù)據(jù)的單獨(dú)效果。（×）解析：各模態(tài)數(shù)據(jù)的單獨(dú)效果會影響融合后數(shù)據(jù)的效果，評估時需要綜合考慮。28.多模態(tài)模型在處理實時數(shù)據(jù)時，離線評估方法更能準(zhǔn)確反映其幻覺抑制效果。（×）解析：實時數(shù)據(jù)需要實時反饋模型性能，在線評估更適合，離線評估不能及時反映實時情況。29.以相關(guān)性得分評估多模態(tài)模型的幻覺抑制效果時，得分越高說明幻覺抑制效果越好。（√）解析：相關(guān)性得分越高，說明模型輸出與真實信息的相關(guān)性越強(qiáng)，幻覺抑制效果越好。30.多模態(tài)模型在處理醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)時，只需要關(guān)注模型的準(zhǔn)確率，不需要考慮其他指標(biāo)。（×）解析：在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，除了準(zhǔn)確率，特異度、敏感度等指標(biāo)也非常重要，需要綜合考慮。簡答題31.簡述多模態(tài)幻覺抑制效果評估中客觀指標(biāo)和主觀評估的優(yōu)缺點(diǎn)。答案：客觀指標(biāo)優(yōu)點(diǎn)：具有明確的計算方法和標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)果較為精確和可量化，不受評估者主觀因素影響，不同評估者之間的結(jié)果具有可比性。缺點(diǎn)：可能無法完全涵蓋所有的評估方面，對于一些難以量化的因素（如人類的感知和體驗）考慮不足。主觀評估優(yōu)點(diǎn)：可以結(jié)合人類的感知、經(jīng)驗和專業(yè)知識，對模型輸出的整體質(zhì)量和適用性進(jìn)行評價，能發(fā)現(xiàn)一些客觀指標(biāo)難以察覺的問題。缺點(diǎn)：具有較強(qiáng)的主觀性，不同評估者的評價結(jié)果可能存在較大差異，評估結(jié)果的可靠性和一致性相對較低。32.說明如何使用準(zhǔn)確率和召回率評估多模態(tài)幻覺抑制效果。答案：準(zhǔn)確率是指模型正確預(yù)測的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，召回率是指模型正確預(yù)測的正樣本數(shù)占實際正樣本數(shù)的比例。在多模態(tài)幻覺抑制效果評估中，分別計算模型在幻覺抑制前后的準(zhǔn)確率和召回率。若準(zhǔn)確率和召回率在抑制后都有所提高，說明幻覺抑制效果較好；若只有一個指標(biāo)提高，另一個指標(biāo)下降，則需要綜合考慮具體情況；若兩個指標(biāo)都下降，則說明幻覺抑制效果不佳。33.舉例說明在不同領(lǐng)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)中，影響幻覺抑制效果評估的因素有哪些。答案：醫(yī)學(xué)領(lǐng)域：醫(yī)學(xué)知識的專業(yè)性和準(zhǔn)確性，不同疾病的癥狀和表現(xiàn)的復(fù)雜性，患者個體差異等。例如在醫(yī)學(xué)影像文本報告中，對疾病的診斷需要專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識，不同醫(yī)生的判斷可能存在差異。教育領(lǐng)域：教育內(nèi)容的準(zhǔn)確性和適用性，學(xué)生的學(xué)習(xí)水平和需求，教學(xué)方法和策略等。比如在文本動畫教學(xué)數(shù)據(jù)中，動畫的設(shè)計要符合教學(xué)內(nèi)容和學(xué)生的認(rèn)知特點(diǎn)。工業(yè)領(lǐng)域：工業(yè)生產(chǎn)的工藝流程和標(biāo)準(zhǔn)，傳感器數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)等。例如在多傳感器數(shù)據(jù)處理中，傳感器的精度會影響對工業(yè)過程的監(jiān)測和評估。34.解釋在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理中，信息熵在幻覺抑制效果評估中的作用。答案：信息熵用于衡量數(shù)據(jù)的不確定性。在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理中，若存在幻覺，數(shù)據(jù)的不確定性會增加，信息熵也會增大。通過比較幻覺抑制前后數(shù)據(jù)的信息熵，若信息熵減小，說明數(shù)據(jù)的不確定性降低，意味著幻覺得到了一定程度的抑制，模型對數(shù)據(jù)的處理更加準(zhǔn)確和穩(wěn)定。35.簡述多模態(tài)幻覺抑制效果評估中交叉驗證的步驟。答案：劃分?jǐn)?shù)據(jù)集：將原始數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為k個互不相交的子集。訓(xùn)練和評估：進(jìn)行k次迭代，每次選擇一個子集作為驗證集，其余k1個子集作為訓(xùn)練集。在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后在驗證集上評估模型的性能，記錄評估指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率等）。計算平均性能：將k次評估得到的指標(biāo)取平均值，作為模型的最終評估結(jié)果。論述題36.論述多模態(tài)幻覺抑制效果評估的重要性，并分析目前評估方法存在的挑戰(zhàn)。答案：重要性：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合在許多領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，如自動駕駛、醫(yī)療診斷、智能教育等。然而，多模態(tài)模型容易產(chǎn)生幻覺，即輸出與真實情況不符的結(jié)果。準(zhǔn)確評估幻覺抑制效果可以幫助我們了解模型的性能，判斷模型是否可靠，從而保障應(yīng)用的安全性和有效性。例如在自動駕駛中，若模型產(chǎn)生幻覺可能導(dǎo)致嚴(yán)重的交通事故；在醫(yī)療診斷中，錯誤的診斷結(jié)果會影響患者的治療。通過評估可以指導(dǎo)模型的改進(jìn)和優(yōu)化，提高模型的性能和質(zhì)量。挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)多樣性：多模態(tài)數(shù)據(jù)來源廣泛，具有多樣性和復(fù)雜性，不同模態(tài)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)差異大，難以用統(tǒng)一的評估方法進(jìn)行評估。例如圖像數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)的特征和處理方式截然不同。主觀與客觀結(jié)合：主觀評估和客觀指標(biāo)各有優(yōu)缺點(diǎn)，如何合理地將兩者結(jié)合起來，以獲得更全面準(zhǔn)確的評估結(jié)果是一個挑戰(zhàn)。目前缺乏統(tǒng)一的結(jié)合方法和標(biāo)準(zhǔn)。實時評估：對于實時多模態(tài)數(shù)據(jù)（如實時視頻、音頻等），需要實時反饋模型的性能，但現(xiàn)有的評估方法大多是離線評估，難以滿足實時性要求?？珙I(lǐng)域評估：不同領(lǐng)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)有不同的特點(diǎn)和需求，評估方法需要考慮領(lǐng)域的專業(yè)性和特殊性，如何開發(fā)適用于不同領(lǐng)域的通用評估方法是一個難題。37.結(jié)合具體案例，闡述如何綜合運(yùn)用多種評估指標(biāo)評估多模態(tài)幻覺抑制效果。答案：以智能安防領(lǐng)域的視頻音頻多模態(tài)數(shù)據(jù)處理為例。首先，使用準(zhǔn)確率評估模型對異常事件（如入侵、盜竊等）的判斷是否正確。例如，統(tǒng)計模型正確識別的異常事件數(shù)量占總事件數(shù)量的比例，若在幻覺抑制后準(zhǔn)確率提高，說明模型在整體判斷上更準(zhǔn)確。其次，采用召回率評估模型對異常事件的漏報情況。即計算模型正確識別的異常事件數(shù)量占實際發(fā)生的異常事件數(shù)量的比例，召回率提高意味著模型能更全面地發(fā)現(xiàn)異常事件。然后，利用音視頻同步誤差評估音視頻同步的幻覺抑制效果。在安防場景中，音視頻同步對于準(zhǔn)確判斷事件至關(guān)重要。若音視頻同步誤差減小，說明音視頻在時間上的匹配更準(zhǔn)確。還可以結(jié)合主觀評估，請安防專家觀看處理后的音視頻數(shù)據(jù)，對整體的效果進(jìn)行評價，如是否存在明顯的異?；虿缓侠淼那闆r。若專家認(rèn)為處理后的音視頻更符合實際情況，說明幻覺抑制效果較好。最后，綜合考慮這些指標(biāo)。如果準(zhǔn)確率、召回率都提高，音視頻同步誤差減小，且主觀評估也得到認(rèn)可，那么可以認(rèn)為該多模態(tài)模型的幻覺抑制效果良好；若某些指標(biāo)表現(xiàn)不佳，則需要進(jìn)一步分析原因并改進(jìn)模型。38.探討多模態(tài)幻覺抑制效果評估方法的未來發(fā)展趨勢。答案：融合性評估：未來的評估方法將更加注重主觀評估和客觀指標(biāo)的深度融合，結(jié)合人類的感知和經(jīng)驗以及精確的量化指標(biāo)，以獲得更全面準(zhǔn)確的評估結(jié)果。例如開發(fā)新的算法和模型，將主觀評價進(jìn)行量化并與客觀指標(biāo)相結(jié)合。實時評估技術(shù)：隨著實時多模態(tài)數(shù)據(jù)應(yīng)用的增加，實時評估方法將得到更多的關(guān)注和發(fā)展。會出現(xiàn)更高效的實時評估算法和系統(tǒng)，能夠及時反饋模型的性能，以便快速調(diào)整模型。跨領(lǐng)域通用評估：為了滿足不同領(lǐng)域的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理需求，將開發(fā)適用于多個領(lǐng)域的通用評估方法和標(biāo)準(zhǔn)。這些方法會考慮不同領(lǐng)域的共性和特性，提高評估的適用性和可比性?；谏疃葘W(xué)習(xí)的評估：利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分析，開發(fā)更智能的評估模型。這些模型能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，更準(zhǔn)確地評估幻覺抑制效果?？山忉屝栽u估：評估方法將更加注重可解釋性，不僅要給出評估結(jié)果，還要能夠解釋模型產(chǎn)生幻覺的原因和評估結(jié)果的依據(jù)。這有助于模型的改進(jìn)和優(yōu)化。39.分析多模態(tài)模型在處理不同模態(tài)數(shù)據(jù)時，幻覺產(chǎn)生的原因以及評估抑制效果時需要注意的問題。答案：原因：數(shù)據(jù)不匹配：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)在特征和分布上存在差異，若數(shù)據(jù)融合過程中沒有處理好這種差異，容易產(chǎn)生幻覺。例如圖像和文本數(shù)據(jù)的語義表達(dá)和特征提取方式不同。模型局限性：多模態(tài)模型的結(jié)構(gòu)和算法可能無法完全準(zhǔn)確地處理復(fù)雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致輸出與真實情況不符。例如模型在學(xué)習(xí)過程中可能過度擬合某些數(shù)據(jù)特征。噪聲干擾：多模態(tài)數(shù)據(jù)在采集和傳輸過程中可能受到噪聲的干擾，影響模型的判斷，從而產(chǎn)生幻覺。例如音頻數(shù)據(jù)中的背景噪音。注意問題：模態(tài)特性：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)有不同的特點(diǎn)，評估時要根據(jù)模態(tài)的特性選擇合適的評估指標(biāo)和方法。例如評估圖像數(shù)據(jù)可以使用圖像質(zhì)量指標(biāo)，評估文本數(shù)據(jù)可以使用語義相似度指標(biāo)。數(shù)據(jù)一致性：確保用于評估的多模態(tài)數(shù)據(jù)在時間、空間等方面具有一致性，避免因數(shù)據(jù)不一致導(dǎo)致評估結(jié)果不準(zhǔn)確。實際應(yīng)用場景：考慮模型的實際應(yīng)用場景，評估指標(biāo)要與應(yīng)用需求相匹配。例如在醫(yī)療診斷中，評估指標(biāo)要注重診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。綜合評估：不能只依賴單一的評估指標(biāo)，要綜合使用多種指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、主觀評估等）進(jìn)行評估，以獲得更全面的評估結(jié)果。40.說明在多模態(tài)數(shù)據(jù)融合過程中，如何通過評估幻覺抑制效果來優(yōu)化模型。答案：首先，選擇合適的評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、均方誤差、余弦相似度等，對多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型在幻覺抑制前后的性能進(jìn)行評估。若評估結(jié)果顯示準(zhǔn)確率較低，說明模型在正確判斷方面存在問題，可能是模型的結(jié)構(gòu)過于簡單或參數(shù)設(shè)置不合理。此時可以嘗試增加模型的復(fù)雜度，如增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量，或者調(diào)整學(xué)習(xí)率等參數(shù)。若召回率較低，意味著模型可能遺漏了一些重要的信息，可能是特征提取不充分?？梢愿倪M(jìn)特征提取方法，例如使用更先進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖