2025年数据科学家专业数据处理与分析题：跨模态迁移学习

一、单选题（共15题）

1.跨模态迁移学习在以下哪种场景中最为重要？

A.语音识别

B.文本分类

C.图像分类

D.多模态数据融合

答案：D

解析：跨模态迁移学习在多模态数据融合场景中最为重要，因为它允许模型从一种模态（如图像）中学习特征，并将其应用到另一种模态（如文本）上，实现不同模态之间的数据融合和增强。

2.在跨模态迁移学习中，以下哪种方法最常用于解决目标域和源域的分布不匹配问题？

A.数据增强

B.特征对齐

C.模型重初始化

D.损失函数调整

答案：B

解析：特征对齐是解决跨模态迁移学习中目标域和源