計(jì)算機(jī)2025年人工智能師專(zhuān)項(xiàng)訓(xùn)練題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、1.請(qǐng)簡(jiǎn)述過(guò)擬合現(xiàn)象產(chǎn)生的原因，并列舉至少三種常用的緩解過(guò)擬合的技術(shù)。2.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）的主要目的是什么？與留出法（Hold-outMethod）相比，它有什么優(yōu)點(diǎn)？3.請(qǐng)解釋邏輯回歸模型中損失函數(shù)（LossFunction）的作用，并寫(xiě)出其常見(jiàn)形式（以二元分類(lèi)為例）。二、1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播算法（Backpropagation）是如何工作的？請(qǐng)簡(jiǎn)要描述其核心思想，包括誤差的計(jì)算和傳播過(guò)程。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）之所以能夠有效地處理圖像數(shù)據(jù)，主要得益于其哪些特性？請(qǐng)至少列舉三點(diǎn)。3.什么是激活函數(shù)（ActivationFunction）？在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入激活函數(shù)的作用是什么？請(qǐng)比較常用的ReLU激活函數(shù)和Sigmoid激活函數(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。三、1.在自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）技術(shù)有什么作用？請(qǐng)說(shuō)明它如何將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值形式，以便于機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理。2.什么是注意力機(jī)制（AttentionMechanism）？它在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)，相比傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）有什么優(yōu)勢(shì)？3.請(qǐng)簡(jiǎn)述使用樸素貝葉斯（NaiveBayes）進(jìn)行文本分類(lèi)的基本原理。四、1.什么是卷積操作（ConvolutionOperation）？它在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中扮演什么角色？2.圖像分類(lèi)任務(wù)與目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)有什么本質(zhì)區(qū)別？3.什么是語(yǔ)義分割（SemanticSegmentation）？它與目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)有什么不同？五、1.在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，特征縮放（FeatureScaling）（如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化）為什么通常被認(rèn)為是必要的？請(qǐng)說(shuō)明其對(duì)模型訓(xùn)練可能產(chǎn)生的影響。2.什么是正則化（Regularization）？請(qǐng)解釋L1正則化和L2正則化的基本思想及其作用。3.請(qǐng)簡(jiǎn)述模型評(píng)估中常用的評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1分?jǐn)?shù)（F1-Score），并說(shuō)明它們各自的含義和適用場(chǎng)景。六、1.請(qǐng)解釋什么是梯度下降（GradientDescent）算法，并說(shuō)明其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的作用。簡(jiǎn)述隨機(jī)梯度下降（SGD）與批量梯度下降（BatchGD）的區(qū)別。2.什么是深度學(xué)習(xí)框架（DeepLearningFramework）？請(qǐng)列舉兩個(gè)主流的深度學(xué)習(xí)框架，并說(shuō)明選擇框架時(shí)通常需要考慮哪些因素。3.請(qǐng)簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)這三種主要機(jī)器學(xué)習(xí)范式的基本思想和主要應(yīng)用場(chǎng)景。七、1.什么是生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）？請(qǐng)簡(jiǎn)述其基本結(jié)構(gòu)（包括生成器Generator和判別器Discriminator）以及它們之間的對(duì)抗訓(xùn)練過(guò)程。2.什么是預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（Pre-trainedLanguageModel）？請(qǐng)以BERT為例，說(shuō)明預(yù)訓(xùn)練模型是如何被用于下游任務(wù)（如文本分類(lèi)、問(wèn)答）的。3.什么是模型漂移（ModelDrift）？在部署階段，如何檢測(cè)和應(yīng)對(duì)模型漂移問(wèn)題？八、1.什么是過(guò)擬合（Overfitting）？請(qǐng)結(jié)合具體例子說(shuō)明過(guò)擬合可能導(dǎo)致的問(wèn)題。2.什么是欠擬合（Underfitting）？請(qǐng)結(jié)合具體例子說(shuō)明欠擬合可能的原因。3.請(qǐng)描述一下模型選擇（ModelSelection）在機(jī)器學(xué)習(xí)流程中通常涉及哪些步驟和方法。試卷答案一、1.答案：過(guò)擬合是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見(jiàn)過(guò)的新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差的現(xiàn)象。主要原因包括：模型復(fù)雜度過(guò)高（參數(shù)過(guò)多），能夠?qū)W習(xí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)；訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，模型無(wú)法學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的底層規(guī)律，只能記住具體樣本。緩解技術(shù)：正則化（L1、L2）、Dropout、早停（EarlyStopping）、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)。解析思路：首先要定義過(guò)擬合，然后分析其產(chǎn)生原因（模型復(fù)雜度、數(shù)據(jù)量），最后列舉常見(jiàn)的緩解方法。2.答案：交叉驗(yàn)證的主要目的是用更可靠的數(shù)據(jù)估計(jì)模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力，并用于模型選擇（如選擇最佳超參數(shù)）。優(yōu)點(diǎn)：比留出法更充分地利用了有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，減少了評(píng)估方差，得到的模型性能估計(jì)更穩(wěn)定、更可靠。解析思路：解釋交叉驗(yàn)證的核心目的（泛化能力估計(jì)、模型選擇），并與留出法比較，突出其優(yōu)點(diǎn)（數(shù)據(jù)利用、評(píng)估穩(wěn)定性）。3.答案：損失函數(shù)用于衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)目標(biāo)值之間的差異或誤差大小。在訓(xùn)練過(guò)程中，目標(biāo)是最小化損失函數(shù)的值，以此驅(qū)動(dòng)模型參數(shù)的調(diào)整，使得模型預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。常見(jiàn)的二元分類(lèi)損失函數(shù)是二元交叉熵?fù)p失（BinaryCross-EntropyLoss）。解析思路：說(shuō)明損失函數(shù)的定義（衡量預(yù)測(cè)與真實(shí)值的差異），強(qiáng)調(diào)其在模型訓(xùn)練中的作用（指導(dǎo)參數(shù)調(diào)整），并給出二元分類(lèi)的常見(jiàn)損失函數(shù)形式。二、1.答案：反向傳播算法通過(guò)計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層參數(shù)（權(quán)重和偏置）的梯度，然后利用梯度下降等優(yōu)化算法，按梯度下降的方向更新參數(shù)，從而最小化損失函數(shù)。核心思想是：從輸出層開(kāi)始，逐層計(jì)算損失函數(shù)對(duì)每一層參數(shù)的梯度，并將梯度傳播回前一層，依次更新所有參數(shù)。解析思路：定義反向傳播，說(shuō)明其計(jì)算目標(biāo)和更新方式（梯度計(jì)算與參數(shù)更新），核心思想在于梯度的反向傳播和參數(shù)的逐層更新。2.答案：CNN的有效特性包括：局部感知（卷積核只關(guān)注局部區(qū)域特征）、參數(shù)共享（同一卷積核在不同位置檢測(cè)相同特征，大大減少參數(shù)量）、平移不變性（通過(guò)池化操作使模型對(duì)圖像的小平移不敏感）。解析思路：列舉CNN的關(guān)鍵特性，并簡(jiǎn)要解釋每點(diǎn)如何使其適合圖像處理（局部感知、參數(shù)共享、平移不變性）。3.答案：激活函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了非線性，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系。沒(méi)有激活函數(shù)，無(wú)論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多少層，其本質(zhì)上都是線性模型。常用激活函數(shù)如ReLU（計(jì)算簡(jiǎn)單、緩解梯度消失、通常效果較好）和Sigmoid（輸出范圍在0-1，易導(dǎo)致梯度消失）。ReLU的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算高效且導(dǎo)數(shù)簡(jiǎn)單；缺點(diǎn)是在輸入小于0時(shí)輸出為0，可能導(dǎo)致神經(jīng)元“死亡”。Sigmoid優(yōu)點(diǎn)是輸出范圍連續(xù)且平滑；缺點(diǎn)是易導(dǎo)致梯度消失，且輸出值在0附近變化緩慢。解析思路：首要解釋激活函數(shù)的作用（引入非線性），然后比較ReLU和Sigmoid的優(yōu)缺點(diǎn)，側(cè)重于它們對(duì)模型和訓(xùn)練過(guò)程的影響。三、1.答案：詞嵌入將文本中的詞語(yǔ)映射為低維稠密的向量表示，這些向量能夠捕捉詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系。它將離散的、高維稀疏的詞袋表示或n-gram表示，轉(zhuǎn)換為連續(xù)的、低維密集的數(shù)值表示，從而將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以處理的格式。解析思路：定義詞嵌入，說(shuō)明其作用（捕捉語(yǔ)義關(guān)系、轉(zhuǎn)換表示格式），解釋其將文本轉(zhuǎn)為數(shù)值形式的過(guò)程。2.答案：注意力機(jī)制允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，根據(jù)當(dāng)前任務(wù)或上下文的重要性，動(dòng)態(tài)地為序列中的不同部分分配不同的注意力權(quán)重。相比RNN，注意力機(jī)制可以直接捕捉長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系，因?yàn)樗灰蕾?lài)于序列的順序傳遞，能夠更有效地關(guān)注與當(dāng)前任務(wù)最相關(guān)的信息，緩解了RNN的梯度消失和長(zhǎng)序列處理能力不足的問(wèn)題。解析思路：解釋注意力機(jī)制的基本原理（動(dòng)態(tài)權(quán)重分配），并指出其相比RNN在處理長(zhǎng)序列和捕捉依賴(lài)關(guān)系上的優(yōu)勢(shì)。3.答案：樸素貝葉斯分類(lèi)器基于貝葉斯定理，假設(shè)文本中各個(gè)詞的出現(xiàn)是相互獨(dú)立的（“樸素”假設(shè)）。其基本原理是：對(duì)于給定的文本樣本，計(jì)算它屬于每個(gè)類(lèi)別的后驗(yàn)概率P(類(lèi)別|文本)，然后將樣本分到后驗(yàn)概率最大的類(lèi)別中。通常使用詞頻（TF）和逆文檔頻率（TF-IDF）作為特征來(lái)計(jì)算概率。解析思路：首先點(diǎn)明樸素貝葉斯的核心假設(shè)，然后基于貝葉斯定理解釋其分類(lèi)原理（計(jì)算后驗(yàn)概率，選擇最大者），最后提及常用的特征表示方法。四、1.答案：卷積操作是CNN的核心計(jì)算單元，它通過(guò)一個(gè)可學(xué)習(xí)的卷積核（濾波器）在輸入圖像上滑動(dòng)，并在每個(gè)位置計(jì)算卷積核與該位置圖像區(qū)域的乘積和，得到輸出特征圖（或稱(chēng)為激活圖）的一個(gè)像素值。卷積操作的作用是提取圖像的局部特征（如邊緣、角點(diǎn)、紋理等）。解析思路：定義卷積操作（使用卷積核滑動(dòng)計(jì)算），解釋其基本過(guò)程，并說(shuō)明其在圖像處理中的主要功能（提取局部特征）。2.答案：圖像分類(lèi)任務(wù)的目標(biāo)是判斷整張圖像屬于哪個(gè)預(yù)定義的類(lèi)別（例如，判斷一張圖片是貓還是狗）。目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的目標(biāo)是在圖像中定位并分類(lèi)多個(gè)目標(biāo)物體，即不僅要判斷物體是什么，還要給出物體在圖像中的位置（通常用邊界框表示）。解析思路：分別定義圖像分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)，并強(qiáng)調(diào)它們?cè)谀繕?biāo)（分類(lèi)vs定位與分類(lèi)）上的本質(zhì)區(qū)別。3.答案：語(yǔ)義分割是將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)預(yù)定義的類(lèi)別標(biāo)簽的過(guò)程，目的是理解圖像的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)，使得每個(gè)像素點(diǎn)都屬于某個(gè)物體或背景類(lèi)別。它與目標(biāo)檢測(cè)的不同之處在于：語(yǔ)義分割關(guān)注圖像的像素級(jí)細(xì)節(jié)，將整個(gè)圖像區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)；而目標(biāo)檢測(cè)關(guān)注的是檢測(cè)出圖像中的獨(dú)立物體實(shí)例，并給出其位置，不關(guān)心物體內(nèi)部的像素歸屬。五、1.答案：特征縮放是必要的，因?yàn)樵S多機(jī)器學(xué)習(xí)算法（特別是依賴(lài)距離計(jì)算的算法，如KNN、SVM、K-Means，以及梯度下降優(yōu)化的算法）對(duì)特征的尺度非常敏感。如果不進(jìn)行縮放，尺度較大的特征可能會(huì)主導(dǎo)模型的決策過(guò)程，導(dǎo)致模型性能下降。特征縮放可以使不同特征的貢獻(xiàn)更加均衡，加快模型收斂速度，提高算法穩(wěn)定性。解析思路：首先說(shuō)明為何需要縮放（算法敏感性），然后解釋不同尺度特征可能帶來(lái)的問(wèn)題（主導(dǎo)決策、收斂慢），最后強(qiáng)調(diào)縮放的好處（均衡貢獻(xiàn)、加速收斂、提高穩(wěn)定性）。2.答案：正則化是一種通過(guò)在損失函數(shù)中加入一個(gè)懲罰項(xiàng)來(lái)限制模型復(fù)雜度的技術(shù)，目的是防止過(guò)擬合。L1正則化（Lasso）懲罰項(xiàng)是模型權(quán)重向量的絕對(duì)值之和，傾向于產(chǎn)生稀疏權(quán)重向量，即使部分權(quán)重參數(shù)變?yōu)?，實(shí)現(xiàn)特征選擇。L2正則化（Ridge）懲罰項(xiàng)是模型權(quán)重向量的平方和，傾向于使權(quán)重參數(shù)變小但不一定為0，可以同時(shí)收縮多個(gè)特征的影響。解析思路：定義正則化及其目的（防過(guò)擬合），分別解釋L1和L2正則化的思想（懲罰項(xiàng)形式）及其作用（L1稀疏性、L2模型簡(jiǎn)化）。3.答案：準(zhǔn)確率（Accuracy）是分類(lèi)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，是最直觀的評(píng)估指標(biāo)。精確率（Precision）是分類(lèi)為正類(lèi)的樣本中，真正是正類(lèi)的比例，衡量模型預(yù)測(cè)正類(lèi)的準(zhǔn)確性。召回率（Recall）是所有真正正類(lèi)樣本中，被模型正確預(yù)測(cè)為正類(lèi)的比例，衡量模型找出正類(lèi)的能力。F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，綜合考慮了精確率和召回率，適用于精確率和召回率同等重要的情況。適用場(chǎng)景：準(zhǔn)確率適用于類(lèi)別平衡數(shù)據(jù)；精確率和召回率適用于類(lèi)別不平衡或關(guān)注特定錯(cuò)誤類(lèi)型的情況；F1分?jǐn)?shù)適用于需要平衡精確率和召回率的場(chǎng)景。解析思路：分別定義準(zhǔn)確率、精確率、召回率，解釋其含義，并說(shuō)明F1分?jǐn)?shù)的概念。最后闡述各自的適用場(chǎng)景。六、1.答案：梯度下降是一種優(yōu)化算法，用于最小化函數(shù)（通常是損失函數(shù)）。它通過(guò)計(jì)算函數(shù)在當(dāng)前點(diǎn)的梯度（即下降最快的方向），然后沿著梯度的反方向（即下降方向）更新參數(shù)，逐步逼近函數(shù)的最小值點(diǎn)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，梯度下降用于根據(jù)反向傳播計(jì)算出的損失函數(shù)梯度來(lái)更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和偏置，使損失函數(shù)值減小。隨機(jī)梯度下降（SGD）每次迭代只使用一小部分（或一個(gè)）訓(xùn)練樣本計(jì)算梯度并更新參數(shù)，速度快，能跳出局部最優(yōu)，但噪聲大；批量梯度下降（BatchGD）每次迭代使用所有樣本計(jì)算梯度并更新參數(shù)，更新穩(wěn)定，但速度慢，且容易陷入局部最優(yōu)。解析思路：定義梯度下降及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用，解釋其基本原理（計(jì)算梯度、沿反方向更新），然后比較SGD和BatchGD的區(qū)別（數(shù)據(jù)使用、速度、穩(wěn)定性、最優(yōu)性）。2.答案：深度學(xué)習(xí)框架是提供一系列工具和庫(kù)的軟件平臺(tái)，用于簡(jiǎn)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、訓(xùn)練、評(píng)估和部署。它們通常包含自動(dòng)微分引擎、豐富的層和模型構(gòu)建模塊、高效的數(shù)值計(jì)算庫(kù)、GPU加速支持等。主流框架有TensorFlow和PyTorch。選擇框架時(shí)通?？紤]因素：易用性（API設(shè)計(jì)）、靈活性（自定義模型能力）、社區(qū)支持（文檔、教程、活躍度）、性能（計(jì)算效率）、部署能力（模型導(dǎo)出、服務(wù)化支持）。解析思路：定義深度學(xué)習(xí)框架及其作用，列舉主流框架，并列出選擇時(shí)需考慮的關(guān)鍵因素。3.答案：監(jiān)督學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入到輸出的映射函數(shù)，使用帶有標(biāo)簽（目標(biāo)值）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)。非監(jiān)督學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)本身固有的結(jié)構(gòu)和模式，使用沒(méi)有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，目標(biāo)可以是聚類(lèi)、降維、密度估計(jì)等。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是智能體（Agent）在一個(gè)環(huán)境中通過(guò)與環(huán)境交互，根據(jù)獲得的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，以最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。解析思路：分別定義三種學(xué)習(xí)范式，并簡(jiǎn)要描述其基本思想和典型應(yīng)用場(chǎng)景（輸入-輸出映射、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模式學(xué)習(xí)、智能體策略學(xué)習(xí)）。七、1.答案：生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由一個(gè)生成器（Generator）和一個(gè)判別器（Discriminator）組成。生成器負(fù)責(zé)生成“假”數(shù)據(jù)（試圖模仿真實(shí)數(shù)據(jù)分布），判別器負(fù)責(zé)判斷輸入數(shù)據(jù)是“真”（來(lái)自真實(shí)數(shù)據(jù)集）還是“假”（來(lái)自生成器）。兩者通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練的方式相互競(jìng)爭(zhēng)：生成器努力生成更逼真的假數(shù)據(jù)以欺騙判別器，判別器努力提高區(qū)分真?zhèn)蔚哪芰?。?xùn)練過(guò)程中，生成器和判別器交替優(yōu)化，最終生成器能夠生成與真實(shí)數(shù)據(jù)難以區(qū)分的樣本。解析思路：定義GAN及其組成部分（生成器、判別器），解釋其基本結(jié)構(gòu)，并描述對(duì)抗訓(xùn)練的過(guò)程（相互競(jìng)爭(zhēng)、目標(biāo)）。2.答案：預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型是在大規(guī)模無(wú)標(biāo)簽文本數(shù)據(jù)上預(yù)先訓(xùn)練好的通用語(yǔ)言模型（如BERT）。其思想是利用海量文本中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律來(lái)學(xué)習(xí)豐富的語(yǔ)言表示。在下游任務(wù)中，通常將預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)作為初始化，然后在帶有標(biāo)簽的特定任務(wù)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)（Fine-tuning）。通過(guò)微調(diào)，模型能夠利用預(yù)學(xué)習(xí)到的通用知識(shí)來(lái)適應(yīng)具體的下游任務(wù)，通常只需要少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和訓(xùn)練時(shí)間，就能達(dá)到甚至超過(guò)從零開(kāi)始訓(xùn)練模型的性能。解析思路：解釋預(yù)訓(xùn)練的概念（大規(guī)模無(wú)標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練），說(shuō)明以BERT為例的過(guò)程（預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)），并強(qiáng)調(diào)其優(yōu)勢(shì)（利用通用知識(shí)、少量數(shù)據(jù)、短時(shí)間達(dá)到好效果）。3.答案：模型漂移是指模型部署后，由于現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境的變化（如數(shù)據(jù)分布變化、用戶(hù)行為變化、系統(tǒng)更新等），導(dǎo)致模型的性能逐漸下降的現(xiàn)象。檢測(cè)模型漂移的方法包括：持續(xù)監(jiān)控模型在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上的性能指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、延遲等）、比較模型在舊數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)上的性能差異、使用統(tǒng)計(jì)方法檢測(cè)數(shù)據(jù)分布的變化（如KL散度、JS散度）、利用數(shù)據(jù)標(biāo)簽或?qū)＜曳答佭M(jìn)行檢測(cè)。應(yīng)對(duì)模型漂移的方法包括：重新訓(xùn)練模型（可能需要收集新的標(biāo)注數(shù)據(jù)）、調(diào)整模型參數(shù)、使用更魯棒的模型、開(kāi)發(fā)自動(dòng)化的模型再訓(xùn)練或更新機(jī)制。解析思路：定義模型漂移，列舉檢測(cè)方法（監(jiān)控性能、性能比較、統(tǒng)計(jì)檢測(cè)、專(zhuān)家反饋），說(shuō)明應(yīng)對(duì)方法（重新訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)整、魯棒模型、自動(dòng)化機(jī)