習(xí)題四答案解析一、單項選擇題1.C2.A3.C4.C5.A6.B7.C8.D9.C10.B二、填空題1.學(xué)術(shù)界 2.多層次的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 4.自動特征提取5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.原始數(shù)據(jù)7.輸入 8.反向傳播9.激活閾值 10.學(xué)習(xí)過程三、判斷題1.正確2.正確3.錯誤（卷積層中的神經(jīng)元通過共享權(quán)重的方式減少了參數(shù)數(shù)量，同時提高了模型的泛化能力）4.正確5.錯誤（填充的目的是保持特征圖的尺寸不變或按預(yù)期縮小，而非擴大）四、簡答題1、深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的主要區(qū)別在于深度學(xué)習(xí)具有自動特征提取的能力，而傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)通常需要人工設(shè)計特征。深度學(xué)習(xí)能夠通過構(gòu)建深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提取有效特征表示，減少了人工干預(yù)。2、感知機是一個線性二分類模型，通過加權(quán)輸入信號與偏置相加形成凈輸入，然后通過激活函數(shù)產(chǎn)生輸出，用于分類決策。它包含輸入層、加權(quán)求和、偏置和激活函數(shù)。3、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的信號傳遞是單向的，從輸入層開始，經(jīng)過隱藏層，到達輸出層。輸入數(shù)據(jù)通過層與層之間的權(quán)重連接傳遞，經(jīng)過激活函數(shù)變換，最終輸出預(yù)測結(jié)果。4、池化層用于對卷積層輸出的特征圖進行降維處理，減少計算量，并增強模型對輸入圖像的小幅度變換的魯棒性。常見類型包括最大池化和平均池化。5、GRU通過引入更新門和重置門兩個控制門結(jié)構(gòu)，動態(tài)地調(diào)整信息的流動，有效捕捉長期依賴關(guān)系，從而避免了傳統(tǒng)RNN中因長時間依賴導(dǎo)致的梯度消失問題。五、上機題參考答案importosimportcv2importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matrixfromtensorflow.keras.modelsimportSequential,load_modelfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dense,Dropoutfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimportmatplotlib.pyplotasplt#第一步：數(shù)據(jù)集加載與預(yù)處理#設(shè)置數(shù)據(jù)集路徑data_dir='data/face_mask_dataset'#你需要將這個路徑設(shè)置為你的數(shù)據(jù)集路徑categories=['with_mask','without_mask']#初始化數(shù)據(jù)列表data=[]labels=[]#加載數(shù)據(jù)集forcategoryincategories:path=os.path.join(data_dir,category)class_num=categories.index(category)forimginos.listdir(path):try:img_array=cv2.imread(os.path.join(path,img))img_resized=cv2.resize(img_array,(128,128))data.append(img_resized)labels.append(class_num)exceptExceptionase:print(f"無法加載圖片{img}:{e}")#數(shù)據(jù)歸一化data=np.array(data)/255.0labels=np.array(labels)#數(shù)據(jù)增強datagen=ImageDataGenerator(rotation_range=20,width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.2,zoom_range=0.2,horizontal_flip=True,fill_mode='nearest')#應(yīng)用數(shù)據(jù)增強datagen.fit(data)#劃分訓(xùn)練集和驗證集train_data,val_data,train_labels,val_labels=train_test_split(data,labels,test_size=0.2,random_state=42)#第二步：構(gòu)建與訓(xùn)練CNN模型#構(gòu)建CNN模型model=Sequential([Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(128,128,3)),MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),Conv2D(64,(3,3),activation='relu'),MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),Conv2D(128,(3,3),activation='relu'),MaxPooling2D(pool_size=(2,2)),Flatten(),Dense(128,activation='relu'),Dropout(0.5),Dense(2,activation='softmax')])#編譯模型pile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])#模型訓(xùn)練history=model.fit(datagen.flow(train_data,train_labels,batch_size=32),epochs=20,validation_data=(val_data,val_labels))#保存模型model.save('face_mask_detector_pic_test.h5')#繪制訓(xùn)練和驗證準確率曲線plt.plot(history.history['accuracy'],label='訓(xùn)練準確率')plt.plot(history.history['val_accuracy'],label='驗證準確率')plt.plot(history.history['loss'],label='訓(xùn)練損失')plt.plot(history.history['val_loss'],label='驗證損失')plt.legend()plt.xlabel('訓(xùn)練輪次')plt.ylabel('準確率/損失')plt.title('模型訓(xùn)練過程')plt.show()#模型性能評估print("模型分類報告：")print(classification_report(val_labels,np.argmax(model.predict(val_data),axis=1)))print("混淆矩陣：")print(confusion_matrix(val_labels,np.argmax(model.predict(val_data),axis=1)))#第三步：加載模型并進行單張圖片的口罩檢測#加載預(yù)訓(xùn)練模型model=load_model('face_mask_detector_pic_test.h5')#設(shè)置要測試的圖片路徑image_path='data/face_mask_dataset/with_mask/black2.jpg'#將此路徑替換為你要測試的圖片路徑#讀取并預(yù)處理圖片img=cv2.imread(image_path)img_resized=cv2.resize(img,(128,128))#調(diào)整圖像大小為模型輸入尺寸img_normalized=img_resized/255.0#數(shù)據(jù)歸一化img_expanded=np.expand_dims(img_normalized,axis=0)#增加批次維度#使用模型進行預(yù)測prediction=model.predict(img_expanded)mask_status=np.argmax(prediction)#獲取預(yù)測結(jié)果（0表示佩戴口罩，1表示未佩戴口罩）#顯示結(jié)果label="with_mask"ifmask_status==0else"without_mask"color=(0,255,0)i