A. 隨機(jī)初始化微調(diào)層

B. 固定預(yù)訓(xùn)練模型的部分參數(shù)

C. 完全重新訓(xùn)練所有參數(shù)

D. 逐漸減少學(xué)習(xí)率

正確答案：C

答案解析：完全重新訓(xùn)練所有參數(shù)可能導(dǎo)致災(zāi)難性遺忘。

13. 以下哪種模型架構(gòu)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色，且具有較高的計(jì)算效率？

A. ResNet

B. VGG

C. AlexNet

D. GoogLeNet

正確答案：A

答案解析：ResNet 在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色且計(jì)算效率較高。

14. 對于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的連續(xù)控制問題，以下哪種算法通常被采用？

A. DQN

B. A2C

C. DDPG

D. SARSA

正確答案：C

答案解析：DDPG 通常用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的連續(xù)控制問題。

15. 以下哪種技術(shù)可以使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入的微小擾動具有魯棒性？

A. 對抗訓(xùn)練

B. 模型融合

C. 超參數(shù)調(diào)整

D. 特征選擇

正確答案：A

答案解析：對抗訓(xùn)練可使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入擾動更魯棒。

16. 在自然語言生成任務(wù)中，以下哪種方法可以提高生成文本的連貫性？

A. 引入主題模型

B. 使用束搜索

C. 增加層數(shù)

D. 減少神經(jīng)元數(shù)量

正確答案：B

答案解析：使用束搜索可以提高生成文本的連貫性。

17. 以下哪種方法常用于解決深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索與利用權(quán)衡問題？

A. 湯普森采樣

B. 上置信界算法

C. ε-貪婪策略

D. 以上都是

正確答案：D

答案解析：湯普森采樣、上置信界算法和 ε-貪婪策略都常用于解決探索與利用權(quán)衡問題。

18. 對于多模態(tài)學(xué)習(xí)，以下哪種融合方式在早期階段較為常見？

A. 特征級融合

B. 決策級融合

C. 模型級融合

D. 以上都不是

正確答案：A

答案解析：特征級融合在多模態(tài)學(xué)習(xí)的早期階段較為常見。

19. 以下哪種模型在處理具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)較好？

A. 層次化注意力網(wǎng)絡(luò)

B. 膠囊網(wǎng)絡(luò)

C. 圖卷積網(wǎng)絡(luò)

D. 生成對抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：層次化注意力網(wǎng)絡(luò)在處理具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)較好。

20. 在遷移學(xué)習(xí)中，當(dāng)源域和目標(biāo)域的數(shù)據(jù)分布差異較大時，以下哪種方法可能更有效？

A. 實(shí)例遷移

B. 特征遷移

C. 模型遷移

D. 關(guān)系遷移

正確答案：B

答案解析：當(dāng)數(shù)據(jù)分布差異較大時，特征遷移可能更有效。

21. 以下哪種優(yōu)化算法在處理大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型時收斂速度較快？

A. 隨機(jī)梯度下降（SGD）

B. 自適應(yīng)矩估計(jì)（Adam）

C. 牛頓法

D. 共軛梯度法

正確答案：B

答案解析：Adam 在處理大規(guī)模模型時收斂速度較快。

22. 對于自然語言處理中的語義表示學(xué)習(xí)，以下哪種方法能夠捕捉上下文的動態(tài)變化？

A. 靜態(tài)詞向量

B. 動態(tài)詞向量

C. 詞袋模型

D. 主題模型

正確答案：B

答案解析：動態(tài)詞向量能夠捕捉上下文的動態(tài)變化。

23. 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪種情況適合使用基于價(jià)值的方法？

A. 動作空間較大

B. 動作空間較小

點(diǎn)擊查看答案