单选题

你正在训练一个结合音频和视频数据的跨模态模型。你观察到该模型在训练数据上表现良好,但在未见过的数据上泛化能力差。以下哪种正则化技术最有可能在这种情况下提高泛化性能?

A、

L1 正则化(Lasso)

B、

Dropout

C、

早停

D、

权重衰减(L2 正则化)

E、 数据增强
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由4l***vu提供 分享 举报 纠错

相关试题

单选题 你正在构建一个多模态生成式 AI模型,该模型以文本和图像作为输入来生成故事。文本编码器使用一个预训练的 BERT 模型,图像编码器使用一个预训练的 ResNet50模型。在训练期间,为了确保有效的多模态融合,将这两个编码器的特征空间对齐的最佳策略是什么?

A、仅微调BERT模型,同时保持ResNet50模型冻结。
B、 仅微调ResNet50模型,同时冻结BERT模型。
C、 使用对比损失函数,鼓励语义相关的文本和图像具有相似的表示,否则具有不同的表示。微调BERT和ResNet50。
D、 为每个编码器训练一个单独的线性投影层,并最小化投影特征之间的L1距离。冻结BERT和ResNet50。
E、 直接连接BERT和ResNet50的输出,不使用任何对齐策略。

单选题 你正在为一个新任务微调一个预训练的多模态模型。你的计算资源有限。以下哪种微调策略在仍然能够获得良好性能的同时,最为计算高效?

A、

微调模型的所有层。

B、

冻结除分类头以外的所有层,仅微调分类头。

C、

冻结模型的低层,并微调高层和分类头。

D、

从头开始训练一个新的随机模型来完成该任务,这将避免加载预训练模型的需要。

E、 如果随机化模型能提高训练率,则进行训练。

单选题 以下哪项不是训练多模态生成式 AI 模型时的常见挑战?

A、 处理具有不同统计特性的不同数据模态。
B、 对齐不同模态的特征空间。
C、 在推理过程中处理缺失的模态数据。
D、 以牺牲其他模态为代价来优化单一模态。
E、 与训练大型单模态模型相关的计算复杂度。

单选题 您正在使用文本和音频数据构建一个多模态情感分析模型。您观察到该模型在来自嘈杂环境的音频样本上的性能显著较差。以下哪种数据增强技术对提高模型对嘈杂音频的鲁棒性最为有效?

A、

给文本数据添加随机噪声。

B、

对音频数据进行时间拉伸。

C、

将不同类型的噪声(例如,背景噪声、说话声)以不同的信噪比(SNR)混合到音频数据中。

D、

对音频数据应用音调变换。

E、 随机裁剪

单选题 考虑以下使用 PyTorch 创建多模态数据集的代码片段。该数据集包含图像及其对应的文本描述。然而,在训练过程中,你观察到文本长度的数据分布存在显著不平衡。以下哪种技术最能解决这个问题?

A、 对图像数据进行标准图像增强技术处理。
B、 对文本序列进行填充或截断以达到固定长度。
C、 使用学习率调度器在训练过程中调整学习率。
D、 对图像特征应用批量归一化。
E、 使用完全相同的文本长度和相同的图片。

单选题 你被要求构建一个可以从文本描述生成逼真图像,并且相反地从图像生成准确文本描述的系统。你决定使用 GAN(生成对抗网络)架构,但需要有效地处理这两种模态。对于这个双向多模态任务,哪种 GAN 变体最为合适?

A、

Vanill

B、

GAN

C、

Conditional GAN (cGAN)

D、

CycleGAN

E、 Deep Convolutional GAN (DCGAN)
F、 Super-Resolution GAN (SRGAN)

单选题 你正在构建一个生成模型,该模型同时接收图像和文本输入来生成新图像。你使用了一个具有独立图像和文本编码器的变分自编码器(VAE)架构。训练后,你发现生成的图像受到图像输入的强烈影响,几乎未包含文本信息。以下哪种技术最有可能提高文本信息在生成图像中的融合程度?

A、

提升图像编码器和解码器的容量。

B、

降低文本编码器的容量。

C、

在解码器中使用交叉注意力机制,以在图像生成过程中允许图像特征关注文本特征。

D、

移除文本编码器,仅使用图像编码器。

E、 训练两个独立的 VA
F、 模型。一个用于文本,另一个用于图像。

单选题 在训练用于图像描述的多模态生成模型时,你发现模型生成的描述在语法上正确,但普遍且缺乏信息量。哪种技术最有可能提高生成描述的信息量和具体性?

A、

增大图像编码器的大小。

B、

在推理过程中使用较大的束搜索(beam searc

C、

在推理过程中采用多样化的束搜索或采样策略,以鼓励探索不同的标题可能性。

D、

在训练过程中降低学习率。

E、 减小词汇表的大小。