138.《2023模型超參數(shù)優(yōu)化統(tǒng)考卷》一、單項選擇題（每題1分，共30題）1.超參數(shù)優(yōu)化中，下列哪項不是常用的優(yōu)化算法？A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.遺傳算法D.梯度下降2.在超參數(shù)優(yōu)化中，交叉驗證主要用于解決什么問題？A.模型過擬合B.數(shù)據(jù)不平衡C.模型欠擬合D.超參數(shù)選擇3.下列哪種方法不屬于貝葉斯優(yōu)化？A.高斯過程B.遺傳算法C.馬爾可夫鏈蒙特卡洛D.基于梯度的優(yōu)化4.超參數(shù)優(yōu)化中，網(wǎng)格搜索的主要缺點是什么？A.計算效率高B.容易找到局部最優(yōu)C.可以處理高維參數(shù)空間D.實現(xiàn)簡單5.在超參數(shù)優(yōu)化中，隨機搜索的優(yōu)點是什么？A.計算效率高B.可以找到全局最優(yōu)C.實現(xiàn)簡單D.對參數(shù)空間要求低6.下列哪種方法不屬于主動學習？A.基于不確定性B.基于多樣性C.基于置信度D.貝葉斯優(yōu)化7.超參數(shù)優(yōu)化中，遺傳算法的主要缺點是什么？A.計算效率高B.容易找到局部最優(yōu)C.可以處理高維參數(shù)空間D.實現(xiàn)簡單8.在超參數(shù)優(yōu)化中，貝葉斯優(yōu)化適用于什么類型的問題？A.低維參數(shù)空間B.高維參數(shù)空間C.線性問題D.非線性問題9.下列哪種方法不屬于模擬退火算法？A.隨機搜索B.空間搜索C.溫度下降D.梯度下降10.超參數(shù)優(yōu)化中，模擬退火算法的主要優(yōu)點是什么？A.計算效率高B.可以避免局部最優(yōu)C.實現(xiàn)簡單D.對參數(shù)空間要求低11.在超參數(shù)優(yōu)化中，遺傳算法適用于什么類型的問題？A.低維參數(shù)空間B.高維參數(shù)空間C.線性問題D.非線性問題12.下列哪種方法不屬于粒子群優(yōu)化？A.隨機搜索B.群體智能C.粒子運動D.梯度下降13.超參數(shù)優(yōu)化中，粒子群優(yōu)化的主要優(yōu)點是什么？A.計算效率高B.可以避免局部最優(yōu)C.實現(xiàn)簡單D.對參數(shù)空間要求低14.在超參數(shù)優(yōu)化中，遺傳算法的主要缺點是什么？A.計算效率高B.容易找到局部最優(yōu)C.可以處理高維參數(shù)空間D.實現(xiàn)簡單15.下列哪種方法不屬于遺傳算法？A.隨機搜索B.群體智能C.選擇交叉變異D.梯度下降16.超參數(shù)優(yōu)化中，遺傳算法適用于什么類型的問題？A.低維參數(shù)空間B.高維參數(shù)空間C.線性問題D.非線性問題17.在超參數(shù)優(yōu)化中，模擬退火算法的主要缺點是什么？A.計算效率高B.容易找到局部最優(yōu)C.可以處理高維參數(shù)空間D.實現(xiàn)簡單18.下列哪種方法不屬于模擬退火算法？A.隨機搜索B.空間搜索C.溫度下降D.梯度下降19.超參數(shù)優(yōu)化中，粒子群優(yōu)化的主要缺點是什么？A.計算效率高B.容易找到局部最優(yōu)C.可以處理高維參數(shù)空間D.實現(xiàn)簡單20.在超參數(shù)優(yōu)化中，粒子群優(yōu)化適用于什么類型的問題？A.低維參數(shù)空間B.高維參數(shù)空間C.線性問題D.非線性問題21.下列哪種方法不屬于貝葉斯優(yōu)化？A.高斯過程B.遺傳算法C.馬爾可夫鏈蒙特卡洛D.基于梯度的優(yōu)化22.超參數(shù)優(yōu)化中，貝葉斯優(yōu)化的主要優(yōu)點是什么？A.計算效率高B.可以避免局部最優(yōu)C.實現(xiàn)簡單D.對參數(shù)空間要求低23.在超參數(shù)優(yōu)化中，主動學習適用于什么類型的問題？A.低維參數(shù)空間B.高維參數(shù)空間C.線性問題D.非線性問題24.下列哪種方法不屬于主動學習？A.基于不確定性B.基于多樣性C.基于置信度D.貝葉斯優(yōu)化25.超參數(shù)優(yōu)化中，主動學習的主要優(yōu)點是什么？A.計算效率高B.可以避免局部最優(yōu)C.實現(xiàn)簡單D.對參數(shù)空間要求低26.在超參數(shù)優(yōu)化中，遺傳算法的主要缺點是什么？A.計算效率高B.容易找到局部最優(yōu)C.可以處理高維參數(shù)空間D.實現(xiàn)簡單27.下列哪種方法不屬于遺傳算法？A.隨機搜索B.群體智能C.選擇交叉變異D.梯度下降28.超參數(shù)優(yōu)化中，遺傳算法適用于什么類型的問題？A.低維參數(shù)空間B.高維參數(shù)空間C.線性問題D.非線性問題29.在超參數(shù)優(yōu)化中，模擬退火算法的主要缺點是什么？A.計算效率高B.容易找到局部最優(yōu)C.可以處理高維參數(shù)空間D.實現(xiàn)簡單30.下列哪種方法不屬于模擬退火算法？A.隨機搜索B.空間搜索C.溫度下降D.梯度下降二、多項選擇題（每題2分，共20題）1.超參數(shù)優(yōu)化中，常用的優(yōu)化算法有哪些？A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.遺傳算法D.梯度下降2.交叉驗證在超參數(shù)優(yōu)化中的作用是什么？A.評估模型性能B.選擇最佳超參數(shù)C.避免過擬合D.增加數(shù)據(jù)量3.貝葉斯優(yōu)化中常用的方法有哪些？A.高斯過程B.馬爾可夫鏈蒙特卡洛C.梯度下降D.遺傳算法4.主動學習的應用場景有哪些？A.數(shù)據(jù)量小B.數(shù)據(jù)量大數(shù)據(jù)稀疏C.高維參數(shù)空間D.線性問題5.遺傳算法的優(yōu)點是什么？A.計算效率高B.可以避免局部最優(yōu)C.實現(xiàn)簡單D.對參數(shù)空間要求低6.模擬退火算法的優(yōu)點是什么？A.計算效率高B.可以避免局部最優(yōu)C.實現(xiàn)簡單D.對參數(shù)空間要求低7.粒子群優(yōu)化的應用場景有哪些？A.低維參數(shù)空間B.高維參數(shù)空間C.線性問題D.非線性問題8.超參數(shù)優(yōu)化中，常用的評估指標有哪些？A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.AUC9.主動學習的常用方法有哪些？A.基于不確定性B.基于多樣性C.基于置信度D.貝葉斯優(yōu)化10.超參數(shù)優(yōu)化中，常用的參數(shù)有哪些？A.學習率B.正則化參數(shù)C.批量大小D.隱藏層大小三、判斷題（每題1分，共20題）1.超參數(shù)優(yōu)化可以提高模型的泛化能力。2.網(wǎng)格搜索是一種高效的超參數(shù)優(yōu)化方法。3.貝葉斯優(yōu)化適用于高維參數(shù)空間。4.主動學習可以提高模型的訓練效率。5.遺傳算法可以避免局部最優(yōu)。6.模擬退火算法適用于低維參數(shù)空間。7.粒子群優(yōu)化適用于線性問題。8.超參數(shù)優(yōu)化可以提高模型的準確性。9.主動學習適用于數(shù)據(jù)量小的情況。10.遺傳算法適用于高維參數(shù)空間。11.模擬退火算法可以避免局部最優(yōu)。12.粒子群優(yōu)化適用于非線性問題。13.超參數(shù)優(yōu)化可以提高模型的魯棒性。14.主動學習可以提高模型的泛化能力。15.遺傳算法適用于低維參數(shù)空間。16.模擬退火算法適用于高維參