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文档摘要

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2025年智能体强化学习对抗样本鲁棒性习题答案及解析

一、单选题（共15题）

1.在智能体强化学习过程中，以下哪种方法可以有效地提高对抗样本的鲁棒性？

A.使用更复杂的网络结构

B.增加训练数据量

C.应用对抗训练算法

D.提高学习率

2.对抗样本鲁棒性测试中，常用的评价指标是什么？

A.精度

B.准确率

C.稳健性

D.敏感性

3.在强化学习环境中，以下哪种策略可以增强智能体的决策能力？

A.蒙特卡洛树搜索

B.Q学习

C.深度Q网络（DQN）

D.策略梯度方法

4.在对抗样本生成过程中，以下哪种方法可以减少生成对抗样本的计算复杂度？

A.使用生成