2025年大學《數據計算及應用》專業(yè)題庫——深度學習在圖像識別中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的字母填在括號內）1.在卷積神經網絡（CNN）中，主要承擔特征提取功能的是（）。A.全連接層B.池化層C.卷積層D.批歸一化層2.下列哪個激活函數在深度學習中因其計算簡單、避免梯度消失問題而被廣泛使用？（）A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.LeakyReLU3.在目標檢測任務中，下列哪個模型屬于兩階段檢測器？（）A.YOLOB.SSDC.R-CNND.FasterR-CNN4.圖像分類任務中，衡量模型對某一類別樣本識別正確的指標是（）。A.召回率（Recall）B.精確率（Precision）C.F1分數D.準確率（Accuracy）5.數據增強技術中，以下哪項操作通常用于增加圖像的旋轉不變性？（）A.隨機裁剪B.水平翻轉C.隨機旋轉D.顏色抖動6.深度學習中，反向傳播算法的核心思想是（）。A.前向計算損失B.根據損失梯度更新網絡參數C.初始化網絡權重D.選擇合適的優(yōu)化器7.下列哪個網絡結構通過引入殘差連接有效解決了深度網絡訓練中的梯度消失問題？（）A.AlexNetB.VGGNetC.ResNetD.Inception8.在進行圖像分類時，如果希望模型具有較好的泛化能力，通常需要（）。A.使用盡可能多的訓練數據B.選擇參數量盡可能小的模型C.對模型進行正則化處理D.使用簡單的激活函數9.語義分割任務的目標是將圖像中的每個像素分配到預定義的類別中，下列哪個模型是常用的語義分割模型？（）A.YOLOB.R-CNNC.U-NetD.SSD10.遷移學習通常適用于以下哪種情況？（）A.訓練數據量非常小B.訓練數據量非常大C.任務與源任務完全不同D.模型訓練成本非常低二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.卷積神經網絡（CNN）通過卷積層自動學習圖像的________特征。2.在CNN中，池化層的主要作用是降低特征圖的________和增加模型的________。3.深度學習模型訓練過程中，常用的優(yōu)化器包括隨機梯度下降（SGD）、Adam等，它們用于根據反向傳播計算出的________來更新模型參數。4.圖像分類任務中，常用的損失函數是________交叉熵損失函數。5.目標檢測模型通常需要輸出目標的________和________。6.為了防止過擬合，深度學習模型中常采用________或Dropout等正則化技術。7.語義分割模型的目標是將圖像中的每個像素分類，輸出通常是________圖像。8.數據增強是通過對訓練圖像進行________或變換等方式，來擴充數據集并提高模型泛化能力的一種技術。9.ResNet模型中，殘差連接允許信息直接“跳躍”過一些層，有助于梯度在________傳播。10.深度學習框架如TensorFlow和PyTorch提供了豐富的工具和接口，簡化了深度學習模型的________、訓練和評估過程。三、簡答題（每題5分，共20分。請簡要回答下列問題）1.簡述卷積操作的基本原理及其在CNN中的作用。2.比較ReLU激活函數和Sigmoid激活函數在深度學習模型中的應用特點和主要區(qū)別。3.簡述目標檢測任務與圖像分類任務的主要區(qū)別。4.解釋什么是數據增強，并列舉至少三種常用的數據增強方法及其目的。四、論述題（每題10分，共30分。請結合所學知識，回答下列問題）1.試述卷積神經網絡（CNN）在圖像識別任務中的主要優(yōu)勢，并分析其為什么能夠有效處理圖像數據。2.深入分析ResNet模型中引入殘差連接的設計思想及其對深度神經網絡訓練帶來的關鍵改進。3.結合實際應用場景，論述遷移學習在深度學習圖像識別任務中的價值和應用方式。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.C4.B5.C6.B7.C8.C9.C10.A二、填空題1.局部2.維度；平移不變性3.梯度4.交叉熵5.位置；類別6.L1/L2正則化7.灰度8.隨機；變換9.神經網絡10.構建三、簡答題1.解析思路：首先回答卷積操作的基本原理，即使用一個可學習的卷積核在輸入圖像上滑動，計算滑動窗口內元素與卷積核權重的乘積和。然后說明其作用：通過卷積核自動提取輸入數據的局部特征（如邊緣、角點等），并通過堆疊多個卷積層逐步提取更復雜的特征，同時實現參數共享，減少模型參數量。2.解析思路：先分別說明ReLU和Sigmoid的特點。ReLU：函數形式為f(x)=max(0,x)，計算簡單，激活值為正，能有效緩解梯度消失問題，但存在“死亡ReLU”問題。Sigmoid：函數形式為f(x)=1/(1+e^-x)，輸出范圍為(0,1)，平滑可導，但容易導致梯度消失，且計算量大。應用特點上，ReLU常用于隱藏層以加速訓練和緩解梯度消失，Sigmoid因梯度消失問題較少用于深層網絡的隱藏層，但常用于輸出層（如二分類）進行概率值轉換。3.解析思路：圖像分類任務的目標是將整個圖像劃分為不同的類別，輸出是一個類別標簽（或概率分布）。目標檢測任務的目標是在圖像中定位出特定目標的實例，并給出其類別，輸出通常是邊界框（BoundingBox）和對應的類別標簽。因此，目標檢測比圖像分類更復雜，增加了定位信息。4.解析思路：首先解釋數據增強的概念，即通過對訓練圖像進行隨機變換（如旋轉、翻轉、裁剪、顏色抖動等）來生成新的訓練樣本，目的是增加數據集的多樣性，提高模型的泛化能力，防止過擬合。然后列舉至少三種方法并說明其目的，例如：隨機旋轉（增加模型對旋轉變化的魯棒性）；水平翻轉（增加模型對水平對稱性的魯棒性，常用于不需要考慮方向的任務）；隨機裁剪（模擬不同視角或部分目標出現的場景，增加模型泛化性）。四、論述題1.解析思路：首先闡述CNN的優(yōu)勢：1）局部感知與參數共享：卷積核提取局部特征，同一卷積核在不同位置重復使用，大大減少了模型參數量。2）平移不變性：通過池化操作，模型對目標的微小平移不敏感。3）層次化特征學習：通過堆疊卷積層和池化層，模型能從低級特征（邊緣、紋理）逐步學習到高級抽象特征（物體部件、完整物體）。其次分析其有效性：局部感知使得模型能捕捉圖像的局部結構信息；參數共享和層次化結構使得模型能高效學習復雜模式，并適應不同大小的輸入。2.解析思路：首先解釋ResNet的核心設計——殘差連接（SkipConnection/ShortcutConnection）。即讓輸入信息可以直接“跳躍”過一層或多層，直接加到該層輸出上。其次分析其改進的關鍵點：1）緩解梯度消失/爆炸：跳躍連接使得信息在深層網絡中傳播路徑更多樣，梯度更容易反向傳播，使得非常深的網絡也能有效訓練。2）降低優(yōu)化難度：相比直接堆疊層，殘差結構使得每一層需要學習的是殘差函數（輸入與期望輸出的差），這通常比直接學習整個非線性映射更容易，使得訓練更穩(wěn)定，收斂更快。3.解析思路：首先論述遷移學習的價值：當目標任務的訓練數據很少、計算資源有限或缺乏標注成本過高時，可以利用在源任務上（通常有大量標注數據）預訓練好的模型，通過遷移學習快速構建性能良好的模型。其