2025年P(guān)ython深度學(xué)習(xí)二級(jí)考試沖刺試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.在Python中，用于創(chuàng)建多行字符串常量的最簡(jiǎn)潔方法是？A.使用連續(xù)的單引號(hào)或雙引號(hào)B.使用三個(gè)連續(xù)的單引號(hào)或雙引號(hào)C.使用反斜杠進(jìn)行換行D.使用分號(hào)分隔字符串2.下列哪個(gè)不是NumPy數(shù)組（ndarray）的基本屬性？A.shapeB.dtypeC.ndimD.method3.在PyTorch中，`torch.cuda.is_available()`函數(shù)的返回值是？A.一個(gè)整數(shù)，表示GPU數(shù)量B.一個(gè)布爾值，指示CUDA是否可用C.一個(gè)字符串，描述當(dāng)前GPU型號(hào)D.None，當(dāng)沒有GPU時(shí)4.下列哪個(gè)損失函數(shù)通常用于多類分類問題？A.MeanSquaredError(MSE)B.MeanAbsoluteError(MAE)C.CrossEntropyLossD.HingeLoss5.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，ReLU激活函數(shù)的主要優(yōu)點(diǎn)之一是？A.能處理負(fù)數(shù)輸入B.常數(shù)梯度，使訓(xùn)練更穩(wěn)定C.減小梯度消失問題D.線性映射特性6.批歸一化（BatchNormalization）主要應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的哪個(gè)階段？A.數(shù)據(jù)預(yù)處理階段B.模型評(píng)估階段C.每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接或卷積操作之后、激活函數(shù)之前D.模型訓(xùn)練完成之后7.過擬合現(xiàn)象通常在哪種情況下更容易出現(xiàn)？A.模型復(fù)雜度過低B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量非常充足C.模型復(fù)雜度過高，且訓(xùn)練數(shù)據(jù)量相對(duì)較少D.正則化參數(shù)設(shè)置過大8.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，池化層（PoolingLayer）的主要作用是？A.增加網(wǎng)絡(luò)深度B.執(zhí)行非線性變換C.降低特征圖的空間維度，減少參數(shù)量和計(jì)算量，增強(qiáng)模型泛化能力D.用于特征提取9.下列哪個(gè)方法不屬于防止過擬合的技術(shù)？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)（DataAugmentation）B.正則化（L1/L2Regularization）C.DropoutD.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量10.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）特別適合處理哪種類型的數(shù)據(jù)？A.靜態(tài)圖像B.無序的離散數(shù)據(jù)C.具有時(shí)間依賴性的序列數(shù)據(jù)，如文本、時(shí)間序列D.圖像中的像素點(diǎn)二、填空題1.在NumPy中，`np.array([1,2,3])`創(chuàng)建的是一個(gè)_______維數(shù)組。2.PyTorch中，用于對(duì)張量進(jìn)行求導(dǎo)的自動(dòng)微分引擎是_______。3.深度學(xué)習(xí)中，用于衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的函數(shù)稱為_______。4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，將輸入信號(hào)加權(quán)求和并加上偏置的環(huán)節(jié)稱為_______。5.在CNN中，用于提取局部空間特征的基本單元是_______。6.Dropout是一種常用的正則化技術(shù)，其核心思想是在訓(xùn)練過程中隨機(jī)將網(wǎng)絡(luò)中的一部分神經(jīng)元輸出設(shè)置為_______。7.評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)Precision（精確率）是指_______（用公式或文字描述）。8.在RNN中，用于將先前時(shí)間步的信息傳遞到當(dāng)前時(shí)間步的關(guān)鍵組件是_______。9.TensorFlow和PyTorch是目前最主流的兩個(gè)主流深度學(xué)習(xí)框架，它們都支持_______計(jì)算和_______計(jì)算模式。10.對(duì)于一個(gè)形狀為(10,64,64,3)的四維張量，其中前兩個(gè)維度通常分別代表_______和_______。三、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述梯度下降（GradientDescent）算法的基本思想。在一次迭代中，如何更新參數(shù)？2.什么是過擬合？請(qǐng)至少列舉兩種解決過擬合問題的方法，并簡(jiǎn)述其原理。3.請(qǐng)解釋卷積操作（ConvolutionOperation）在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的作用。描述一個(gè)典型的卷積層通常包含哪些部分？4.什么是序列到序列模型（Sequence-to-SequenceModel）？它在處理如機(jī)器翻譯等問題時(shí)有什么優(yōu)勢(shì)？5.解釋什么是激活函數(shù)（ActivationFunction）？在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中為什么需要引入激活函數(shù)？四、編程實(shí)現(xiàn)題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：假設(shè)你有一組存儲(chǔ)在列表`data`中的圖像數(shù)據(jù)，每個(gè)圖像數(shù)據(jù)是一個(gè)形狀為(28,28)的二維數(shù)組（灰度圖像）。請(qǐng)使用NumPy編寫代碼，將這些圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為形狀為(784,)的一維向量，并將所有圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)NumPy數(shù)組`X`中。假設(shè)`data`已經(jīng)正則化到[0,1]區(qū)間。2.模型構(gòu)建（PyTorch）：使用PyTorch構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)`SimpleNet`，它包含一個(gè)輸入層（784個(gè)特征），一個(gè)隱藏層（128個(gè)神經(jīng)元，使用ReLU激活函數(shù)），一個(gè)輸出層（10個(gè)神經(jīng)元，不使用激活函數(shù)）。請(qǐng)定義這個(gè)類，并實(shí)現(xiàn)前向傳播方法`forward`。3.損失與優(yōu)化：假設(shè)你使用上述`SimpleNet`模型進(jìn)行多類分類任務(wù)，并且你已經(jīng)得到了模型的預(yù)測(cè)輸出`outputs`（一個(gè)形狀為(batch_size,10)的張量）和真實(shí)的標(biāo)簽`targets`（一個(gè)形狀為(batch_size,)的張量，包含0到9的整數(shù)）。請(qǐng)使用PyTorch計(jì)算交叉熵?fù)p失（`torch.nn.CrossEntropyLoss`），并假設(shè)學(xué)習(xí)率為0.01，編寫代碼更新模型的參數(shù)（假設(shè)模型對(duì)象名為`model`，參數(shù)通過`model.parameters()`可訪問），使用SGD優(yōu)化器（`torch.optim.SGD`）。---試卷答案一、選擇題1.B2.D3.B4.C5.C6.C7.C8.C9.D10.C二、填空題1.一2.Autograd3.損失函數(shù)(或LossFunction)4.神經(jīng)元(或Node/Unit)5.卷積核(或ConvolutionalKernel/Filter)6.零(或0)7.真正預(yù)測(cè)為正類的樣本中，被正確預(yù)測(cè)為正類的比例(TruePositives/(TruePositives+FalsePositives))8.循環(huán)連接(或RecurrentConnection/HiddenState)9.圖形(或Graph)10.批量(或Batch)和時(shí)間步(或TimeStep)三、簡(jiǎn)答題1.梯度下降算法通過計(jì)算損失函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度（即偏導(dǎo)數(shù)組成的向量），來指示參數(shù)更新的方向。在每次迭代中，將參數(shù)沿著梯度的反方向（因?yàn)橐钚』瘬p失）乘以一個(gè)步長(zhǎng)（學(xué)習(xí)率），從而更新參數(shù)值。更新公式為：`param=param-learning_rate*gradient`。2.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見過的測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差的現(xiàn)象，即模型學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而非泛化規(guī)律。解決方法：*正則化（L1/L2）：在損失函數(shù)中加入懲罰項(xiàng)，限制模型參數(shù)的大小，迫使模型使用更簡(jiǎn)單的模式。L1正則化傾向于產(chǎn)生稀疏參數(shù)，L2正則化傾向于產(chǎn)生較小的參數(shù)。*Dropout：在訓(xùn)練過程中隨機(jī)將一部分神經(jīng)元的輸出設(shè)置為0，降低了模型對(duì)特定神經(jīng)元的依賴，增加了模型的魯棒性。*數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過對(duì)現(xiàn)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)變換（如旋轉(zhuǎn)、裁剪、顏色抖動(dòng)等）來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，使模型學(xué)習(xí)到更泛化的特征。*早停（EarlyStopping）：在訓(xùn)練過程中，監(jiān)控模型在驗(yàn)證集上的性能，當(dāng)性能不再提升或開始下降時(shí)停止訓(xùn)練，防止模型過擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)。3.卷積操作是CNN的核心，它能夠提取輸入數(shù)據(jù)的局部空間特征。通過一個(gè)可學(xué)習(xí)的卷積核在輸入特征圖上滑動(dòng)，計(jì)算滑動(dòng)窗口內(nèi)元素與卷積核權(quán)重的加權(quán)和（通常加一個(gè)偏置項(xiàng)）。這個(gè)過程可以捕捉到輸入數(shù)據(jù)中特定的大小、形狀或方向的模式。一個(gè)典型的卷積層通常包含：卷積核（包含權(quán)重）、偏置項(xiàng)、激活函數(shù)（如ReLU）。卷積操作具有參數(shù)共享特性，大大減少了模型參數(shù)量。4.序列到序列模型（Seq2SeqModel）是一種用于處理輸入和輸出都是序列數(shù)據(jù)的模型架構(gòu)，通常由一個(gè)編碼器（Encoder）和一個(gè)解碼器（Decoder）組成。編碼器接收輸入序列，將其編碼成一個(gè)固定長(zhǎng)度的上下文向量（ContextVector）或狀態(tài)表示，該向量包含了輸入序列的所有重要信息。解碼器接收編碼器的輸出和自身的輸入（通常是上一個(gè)時(shí)間步的輸出），逐步生成輸出序列。其優(yōu)勢(shì)在于能夠?qū)?fù)雜的高維輸入序列壓縮成一個(gè)低維向量，再由解碼器根據(jù)該向量生成目標(biāo)序列，使得模型能夠處理不同長(zhǎng)度的輸入和輸出，并在機(jī)器翻譯、文本摘要等任務(wù)中表現(xiàn)出色。5.激活函數(shù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了非線性。如果沒有激活函數(shù)，無論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多少層，其整體輸出都可以看作是輸入的線性變換的復(fù)合，這使得網(wǎng)絡(luò)無法學(xué)習(xí)復(fù)雜的非線性關(guān)系。激活函數(shù)使得每一層輸出都可以是輸入的非線性函數(shù)，從而使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠擬合任意復(fù)雜的函數(shù)，極大地?cái)U(kuò)展了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力。常見的激活函數(shù)有ReLU、Sigmoid、Tanh等，它們?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)的不同部分提供了不同的非線性特性。四、編程實(shí)現(xiàn)題1.```pythonimportnumpyasnp#假設(shè)data是一個(gè)包含多個(gè)(28,28)灰度圖像的列表#data=[[...],[...],...]images=np.array(data)#將列表轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組，形狀為(num_images,28,28)X=images.reshape(images.shape[0],-1)#改變形狀為(num_images,784)```2.```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassSimpleNet(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNet,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(784,128)self.relu=nn.ReLU()self.fc2=nn.Linear(128,10)defforward(self,x):x=self.fc1(x)x=self.relu(x)x=self.fc2(x)returnx```3.```python#假設(shè)outputs的形狀為(batch_size,10),targets的形狀為(batch_size,)#targets應(yīng)該是LongTensor，因?yàn)镃rossEntropyLoss通常需要target為classindicestargets=ta