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智能算法與模型知到課后答案智慧樹章節(jié)測試答案2025年春首都經(jīng)濟貿(mào)易大學第一章單元測試
在訓練人工智能模型時,數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性體現(xiàn)在以下哪一方面?()
A:數(shù)據(jù)質(zhì)量可以通過增加模型層數(shù)來解決B:數(shù)據(jù)量大于數(shù)據(jù)質(zhì)量,數(shù)據(jù)越多越好C:數(shù)據(jù)質(zhì)量不重要,只需要調(diào)整模型參數(shù)即可彌補D:數(shù)據(jù)質(zhì)量較高時,模型更容易學習到有意義的模式
答案:數(shù)據(jù)質(zhì)量較高時,模型更容易學習到有意義的模式以下哪種方法能夠有效提高模型的泛化能力?()
A:增加模型的參數(shù)數(shù)量以適應更多的數(shù)據(jù)B:將測試集數(shù)據(jù)用于訓練以提升模型精度C:應用正則化技術和數(shù)據(jù)增強方法D:使用過擬合的數(shù)據(jù)樣本進行反復訓練
答案:應用正則化技術和數(shù)據(jù)增強方法專家經(jīng)驗在人工智能模型構建中的作用主要體現(xiàn)在以下哪一方面?()
A:專家經(jīng)驗只適用于統(tǒng)計模型,與人工智能無關B:專家經(jīng)驗會增加模型的復雜度,降低泛化能力C:專家經(jīng)驗可以完全替代數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型D:專家經(jīng)驗能夠幫助設計更有效的特征或規(guī)則
答案:專家經(jīng)驗能夠幫助設計更有效的特征或規(guī)則模型訓練和推理的主要區(qū)別是什么?()
A:訓練和推理的計算資源需求完全相同B:訓練使用新數(shù)據(jù),推理使用舊數(shù)據(jù)C:推理過程中模型會繼續(xù)學習和調(diào)整參數(shù)D:訓練是調(diào)整模型參數(shù),推理是使用已固定的參數(shù)進行預測
答案:訓練是調(diào)整模型參數(shù),推理是使用已固定的參數(shù)進行預測模型訓練和推理的聯(lián)系是什么?()
A:二者都需要標注數(shù)據(jù)進行計算B:二者的計算步驟和目標完全一致C:推理必須在訓練過程中實時完成D:推理使用的模型參數(shù)來源于訓練階段
答案:推理使用的模型參數(shù)來源于訓練階段
第二章單元測試
`ans`變量可以用于存儲多次計算的中間結果,只要這些結果不被賦值給其它變量。()
A:錯B:對
答案:錯在MATLAB中,`A=[123;456]`聲明的矩陣`A`是什么類型的?()
A:2×3矩陣B:3×2矩陣C:列向量D:行向量
答案:2×3矩陣以下關于MATLAB中函數(shù)變量作用域的描述,哪個是正確的?()
A:如果一個變量在函數(shù)中被修改,它會直接影響工作區(qū)中的同名變量。B:函數(shù)內(nèi)部聲明的變量在主腳本中可見。C:MATLAB的函數(shù)變量沒有作用域的限制,所有變量都是全局的。D:函數(shù)的局部變量僅在函數(shù)的執(zhí)行過程中可見。
答案:函數(shù)的局部變量僅在函數(shù)的執(zhí)行過程中可見。在MATLAB中,使用`holdon`命令可以在同一個圖形窗口中保持當前圖形并在其上疊加其他圖形。默認情況下,`holdon`會阻止圖形的重繪。()
A:錯B:對
答案:對在MATLAB中,下面哪個表達式會返回`true`?()
A:`3>5`B:`3==3.0`C:`'3'==3`D:`'hello'=='hello'`
答案:`3==3.0`
第三章單元測試
在Delta規(guī)則中,神經(jīng)網(wǎng)絡的權重更新量與輸出誤差和輸入數(shù)據(jù)的乘積成正比。()
A:錯B:對
答案:對在神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練循環(huán)中,每次訓練步驟包括前向傳播計算輸出,計算誤差,更新權重,直到誤差足夠小。()
A:錯B:對
答案:對小批量訓練(Mini-BatchGradientDescent)結合了單點訓練和批量訓練的優(yōu)點,每次迭代使用部分樣本來計算梯度并更新權重。()
A:對B:錯
答案:對神經(jīng)網(wǎng)絡中的隱藏層越多,模型一定會越準確。()
A:對B:錯
答案:錯在反向傳播中,激活函數(shù)的選擇對梯度計算的效率和模型性能有重要影響。()
A:錯B:對
答案:對在神經(jīng)網(wǎng)絡中,過擬合可以通過增加訓練數(shù)據(jù)和正則化來緩解。()
A:錯B:對
答案:對獨熱編碼的主要缺點是什么?()
A:
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