2025年高職AI訓練師（AI模型優(yōu)化）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，請將正確答案填寫在題后的括號內(nèi)）w1.以下哪種方法不屬于AI模型優(yōu)化中常用的超參數(shù)調(diào)整方法？（）A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.遺傳算法D.反向傳播算法w2.在AI模型優(yōu)化中，關(guān)于模型評估指標，以下說法錯誤的是（）A.準確率對于不平衡數(shù)據(jù)集不太適用B.F1值綜合了精確率和召回率C.均方誤差只適用于分類問題D.ROC曲線可以評估模型的泛化能力w3.當AI模型出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象時，以下處理方法正確的是（）A.增加訓練數(shù)據(jù)B.減少模型復雜度C.增大學習率D.延長訓練時間w4.以下哪種技術(shù)可以用于AI模型的特征選擇？（）A.主成分分析B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機w5.在優(yōu)化AI模型時，關(guān)于正則化的作用，說法正確的是（）A.防止模型過擬合，增加模型泛化能力B.加快模型收斂速度C.提高模型的準確率D.降低模型的計算復雜度w6.對于AI模型優(yōu)化中的數(shù)據(jù)預處理，以下操作錯誤的是（）A.對缺失值可以采用填充、刪除等方法處理B.數(shù)據(jù)歸一化可以加快模型收斂C.對于異常值應直接刪除D.數(shù)據(jù)編碼可將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)第II卷（非選擇題共70分）w7.（10分）請簡要闡述AI模型優(yōu)化中常用的優(yōu)化算法及其特點。w8.（15分）在AI模型優(yōu)化過程中，如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題？請舉例說明。w9.（15分）現(xiàn)有一個AI分類模型，在測試集上的準確率較低，請分析可能的原因并提出相應的優(yōu)化措施。w10.（20分）閱讀以下材料：在某電商平臺的AI推薦系統(tǒng)優(yōu)化項目中，原推薦模型對新用戶的推薦準確率不高。團隊經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，新用戶數(shù)據(jù)較少且特征稀疏。問題：針對該情況，從數(shù)據(jù)方面和模型優(yōu)化方面提出你的改進建議。w11.（20分）閱讀以下材料：一個基于圖像識別的AI模型在識別特定場景圖像時出現(xiàn)誤判。經(jīng)過檢查發(fā)現(xiàn)，模型訓練數(shù)據(jù)中該場景圖像的標注存在錯誤。問題：請說明如何糾正數(shù)據(jù)標注錯誤，并闡述對模型優(yōu)化的后續(xù)影響及相應措施。答案：w1.Dw2.Cw3.Bw4.Aw5.Aw6.Cw7.常用優(yōu)化算法如梯度下降算法，它通過不斷計算梯度并更新參數(shù)來使損失函數(shù)最小化，計算簡單但收斂速度可能較慢。Adagrad算法自適應調(diào)整學習率，適合處理稀疏數(shù)據(jù)。Adadelta算法在Adagrad基礎(chǔ)上改進，動態(tài)調(diào)整學習率，能避免梯度消失或爆炸。RMSProp算法根據(jù)歷史梯度平方的均值調(diào)整學習率，效果較好。Adam算法結(jié)合了Adagrad和RMSProp的優(yōu)點，自適應調(diào)整學習率，收斂速度快且效果好。w8.處理數(shù)據(jù)不平衡問題可以采用過采樣方法，如SMOTE算法，通過合成少數(shù)類樣本，增加其數(shù)量。欠采樣方法，直接減少多數(shù)類樣本數(shù)量。還可以調(diào)整模型的評估指標，如使用F1值等綜合指標。例如在醫(yī)療疾病預測中，少數(shù)類疾病樣本少，可采用過采樣增加樣本數(shù)量，訓練模型時關(guān)注F1值，以更準確評估模型性能。w9.可能原因：數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，如存在錯誤標注、缺失值等；模型結(jié)構(gòu)不合理，過于簡單或復雜；超參數(shù)設(shè)置不當。優(yōu)化措施：檢查數(shù)據(jù)，清理錯誤標注，填充缺失值；嘗試不同的模型結(jié)構(gòu)，如增加層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量；使用網(wǎng)格搜索或隨機搜索等方法調(diào)整超參數(shù)。w10.數(shù)據(jù)方面：收集更多新用戶數(shù)據(jù)，可以通過與其他平臺合作獲取數(shù)據(jù)，或者開展線上線下活動吸引新用戶注冊并收集其行為數(shù)據(jù)。對稀疏特征進行特征工程，如采用特征組合、降維等方法。模型優(yōu)化方面：采用深度學習模型如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對新用戶數(shù)據(jù)進行針對性訓練，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)，提高對新用戶的推薦準確率。w11.首先要重新對該場景圖像進行準確標注。對標注錯誤的數(shù)據(jù)進行清理和修正。這會使模型訓練數(shù)據(jù)更加準確，后