2025年高職人工智能技術(shù)應用（AI模型訓練）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于深度學習中的優(yōu)化算法？（）A.梯度下降算法B.隨機梯度下降算法C.牛頓法D.蟻群算法2.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，卷積層的主要作用是（）。A.進行特征提取B.進行分類C.進行降維D.進行數(shù)據(jù)增強3.下列哪個不是常見的激活函數(shù)？（）A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.Tanh函數(shù)D.線性函數(shù)4.對于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），它主要解決的問題是（）。A.處理具有序列信息的數(shù)據(jù)B.進行圖像分類C.進行語音識別D.進行數(shù)據(jù)降維5.以下關(guān)于模型評估指標的說法，錯誤的是（）。A.準確率是分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例B.召回率是預測為正例的樣本中實際為正例的比例C.F1值是準確率和召回率的調(diào)和平均值D.均方誤差常用于回歸問題的評估6.在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時，超參數(shù)不包括以下哪項？（）A.學習率B.網(wǎng)絡層數(shù)C.權(quán)重值D.批量大小7.以下哪種方法不屬于正則化方法？（）A.L1正則化B.L2正則化C.BatchNormalizationD.數(shù)據(jù)歸一化8.當使用反向傳播算法計算梯度時，計算順序是（）。A.從輸入層到輸出層依次計算B.從輸出層到輸入層依次計算C.隨機計算D.并行計算9.對于生成對抗網(wǎng)絡（GAN），以下說法正確的是（）。A.由生成器和判別器組成B.只能生成圖像C.訓練過程很簡單D.不需要對抗訓練10.以下哪個不是人工智能模型訓練中常用的損失函數(shù)？（）A.交叉熵損失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.絕對值損失函數(shù)D.指數(shù)損失函數(shù)二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，多選、少選、錯選均不得分）1.深度學習中常用的數(shù)據(jù)集有（）。A.ImageNetB.CIFAR-10C.MNISTD.Iris數(shù)據(jù)集2.以下屬于神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化技巧的有（）。A.提前終止訓練B.數(shù)據(jù)增強C.模型融合D.減少網(wǎng)絡層數(shù)3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中常用的池化操作有（）。A.最大池化B.平均池化C.隨機池化D.最小池化4.關(guān)于模型過擬合的說法，正確的是（）。A.訓練集上準確率高，測試集上準確率低B.模型過于復雜C.可以通過增加正則化來緩解D.可以通過減少數(shù)據(jù)來緩解5.以下哪些是人工智能模型訓練中常用的優(yōu)化器？（）A.AdamB.SGDC.AdagradD.RMSProp三、填空題（總共10題，每題2分，請將正確答案填寫在橫線上）1.人工智能模型訓練的一般流程包括數(shù)據(jù)預處理、______、模型評估和調(diào)優(yōu)。2.深度神經(jīng)網(wǎng)絡是由多個______層組成的神經(jīng)網(wǎng)絡。3.在多層感知機（MLP）中，輸入層到隱藏層以及隱藏層之間的連接是______連接。4.激活函數(shù)的作用是為神經(jīng)網(wǎng)絡引入______。5.當使用隨機梯度下降算法時，每次更新權(quán)重只使用______個樣本。6.正則化的目的是防止模型出現(xiàn)______現(xiàn)象。7.對于多分類問題，常用的損失函數(shù)是______。8.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡中的長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）可以有效解決______問題。9.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，卷積核的大小通常是______。10.生成對抗網(wǎng)絡的訓練目標是使生成器生成的數(shù)據(jù)能夠______判別器。四、簡答題（總共3題，每題10分）1.請簡要介紹一下梯度下降算法及其在人工智能模型訓練中的作用。2.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中卷積層和池化層的工作原理及作用。3.當模型出現(xiàn)欠擬合和過擬合時，分別有哪些解決方法？五、材料分析題（總共1題，20分）材料：在一個圖像分類任務中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練。訓練過程中發(fā)現(xiàn)，訓練集上的準確率不斷提高，但測試集上的準確率卻沒有明顯提升，并且模型對一些新的測試圖像分類錯誤較多。問題：1.根據(jù)上述材料，分析模型可能出現(xiàn)了什么問題？（10分）2.針對該問題，提出至少兩種解決方案，并簡要說明理由。（10分）答案：一、1.D2.A3.D4.A5.B6.C7.D8.B9.A10.D二、1.ABC2.ABC3.AB4.ABC5.ABCD三、1.模型訓練2.隱藏3.全4.非線性5.一6.過擬合7.交叉熵損失函數(shù)8.梯度消失9.奇數(shù)10.騙過四、1.梯度下降算法是一種迭代優(yōu)化算法，用于最小化損失函數(shù)。在人工智能模型訓練中，通過計算損失函數(shù)關(guān)于權(quán)重的梯度，沿著梯度的反方向更新權(quán)重，使得損失函數(shù)不斷減小，從而找到最優(yōu)的模型參數(shù)。2.卷積層通過卷積核與輸入數(shù)據(jù)進行卷積操作，提取數(shù)據(jù)的特征。卷積核在數(shù)據(jù)上滑動，計算局部區(qū)域的加權(quán)和，得到特征映射。池化層主要用于降維，通過對卷積層輸出的特征進行下采樣，減少數(shù)據(jù)量，同時保留重要特征。常見的池化操作有最大池化和平均池化。3.欠擬合解決方法：增加模型復雜度，如增加網(wǎng)絡層數(shù)、神經(jīng)元個數(shù)等；使用更復雜的模型結(jié)構(gòu)；進行特征工程，提取更多有效特征。過擬合解決方法：增加正則化，如L1或L2正則化；進行數(shù)據(jù)增強；采用早停策略；減少模型復雜度。五、1.模型可能出現(xiàn)了過擬合問題。訓練集上準確率不斷提高說明模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但測試集上準確率未明顯提升且對新圖像分類錯誤較多，表明模型對訓練數(shù)據(jù)過度擬合，泛化能力