2025年大學(xué)第四學(xué)年（人工智能應(yīng)用）模型訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)測試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）（總共6題，每題5分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法？（）A.梯度下降法B.牛頓法C.隨機(jī)梯度下降法D.模擬退火算法2.在圖像分類任務(wù)中，常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是（）。A.RNNB.LSTMC.CNND.GAN3.下列關(guān)于損失函數(shù)的說法，錯誤的是（）。A.損失函數(shù)用于衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值之間的差異B.均方誤差損失函數(shù)適用于回歸問題C.交叉熵?fù)p失函數(shù)常用于分類問題D.損失函數(shù)的值越大，模型性能越好4.以下哪個不是模型評估的指標(biāo)？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.學(xué)習(xí)率5.對于一個二分類問題，模型預(yù)測結(jié)果為[0.2,0.8]，真實(shí)標(biāo)簽為1，此時的損失可能是基于（）計算的。A.均方誤差B.交叉熵C.余弦相似度D.曼哈頓距離6.以下哪種技術(shù)可以用于處理圖像中的噪聲？（）A.池化B.卷積C.歸一化D.Dropout第II卷（非選擇題共70分）7.（10分）請簡要闡述梯度下降法的原理及其在模型訓(xùn)練中的作用，并說明隨機(jī)梯度下降法與梯度下降法的區(qū)別。8.（15分）在人工智能模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常包括哪些步驟？請分別舉例說明每個步驟的作用。9.（15分）假設(shè)你正在訓(xùn)練一個用于預(yù)測房價的模型，給出一個簡單的線性回歸模型示例（用Python代碼表示），并解釋模型中各部分的含義。10.（15分）閱讀以下材料：在醫(yī)療影像診斷領(lǐng)域，人工智能模型的應(yīng)用越來越廣泛。某研究團(tuán)隊開發(fā)了一個基于深度學(xué)習(xí)的模型來輔助醫(yī)生診斷肺部疾病。該模型使用了大量的肺部X光片和CT圖像進(jìn)行訓(xùn)練。在測試階段，對1000例患者的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，模型正確診斷出800例患有肺部疾病的患者，其中實(shí)際患有肺部疾病的患者為也為800例；同時，模型錯誤診斷出100例沒有肺部疾病的患者為患有肺部疾病，而實(shí)際沒有肺部疾病的患者數(shù)量為200例。問題：請計算該模型的準(zhǔn)確率、召回率和F1值。11.（15分）閱讀以下材料：隨著電商行業(yè)的發(fā)展，客戶流失預(yù)測成為了一個重要的研究方向。某電商公司收集了大量客戶的歷史交易數(shù)據(jù)、瀏覽行為數(shù)據(jù)等，試圖構(gòu)建一個模型來預(yù)測哪些客戶可能會流失。研究人員采用了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，最終選擇了一個性能較好的模型。該模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在實(shí)際應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)對某些特定類型的客戶預(yù)測效果不佳。問題：請分析可能導(dǎo)致模型在實(shí)際應(yīng)用中對特定類型客戶預(yù)測效果不佳的原因，并提出改進(jìn)措施。答案：1.D2.C3.D4.D5.B6.C7.梯度下降法原理：通過計算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度，沿著梯度相反的方向逐步調(diào)整參數(shù)，使得損失函數(shù)值不斷減小。作用是在模型訓(xùn)練中找到最優(yōu)的參數(shù)值，使模型的預(yù)測結(jié)果更接近真實(shí)值。隨機(jī)梯度下降法與梯度下降法的區(qū)別：梯度下降法每次更新參數(shù)時使用全部訓(xùn)練數(shù)據(jù)計算梯度，計算量較大；隨機(jī)梯度下降法每次只使用一個樣本計算梯度，計算速度快，但每次更新可能導(dǎo)致梯度不穩(wěn)定。8.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟及作用：數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)、缺失值等，如對于缺失的年齡數(shù)據(jù)可采用均值填充。數(shù)據(jù)標(biāo)注，給數(shù)據(jù)加上標(biāo)簽，如在圖像分類中給圖像標(biāo)注類別。數(shù)據(jù)歸一化，將數(shù)據(jù)特征縮放到相同范圍，如將圖像像素值歸一化到0-1之間，加快模型收斂。9.```pythonimportnumpyasnp假設(shè)已有訓(xùn)練數(shù)據(jù)x和對應(yīng)的房價yx=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])y=np.array([200,300,400,500,600])初始化參數(shù)theta=np.random.rand(1,1)alpha=0.01iterations=1000foriinrange(iterations):prediction=np.dot(x,theta)error=prediction-ygradient=np.dot(x.T,error)/len(x)theta=theta-alphagradientprint("最終的模型參數(shù)theta:",theta)```含義：x是輸入特征，這里是房屋面積等，y是真實(shí)房價。theta是模型參數(shù)，通過梯度下降不斷調(diào)整。alpha是學(xué)習(xí)率，控制參數(shù)更新的步長。iterations是迭代次數(shù)。10.準(zhǔn)確率=(800+(200-100))/1000=90%；召回率=800/800=100%；F1值=2(準(zhǔn)確率召回率)/(準(zhǔn)確率+召回率)=94.74%11.原因：訓(xùn)練數(shù)