2025年大四（人工智能）深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)階段測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題，共40分）（總共8題，每題5分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）w1.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)元模型的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.神經(jīng)元接收多個(gè)輸入信號(hào)B.神經(jīng)元對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行加權(quán)求和C.神經(jīng)元的輸出是通過(guò)非線性函數(shù)直接輸出，不經(jīng)過(guò)激活函數(shù)D.激活函數(shù)用于引入非線性因素w2.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種優(yōu)化器在訓(xùn)練初期收斂速度可能較慢（）A.AdamB.SGDC.AdagradD.RMSPropw3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，卷積層的主要作用是（）A.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行降維B.增加模型參數(shù)數(shù)量C.提取數(shù)據(jù)的局部特征D.進(jìn)行全連接操作w4.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)（）A.交叉熵?fù)p失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.絕對(duì)值損失函數(shù)D.指數(shù)損失函數(shù)w5.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）主要用于處理（）A.圖像數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.音頻數(shù)據(jù)D.視頻數(shù)據(jù)w6.在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)歸一化的目的不包括（）A.加速模型收斂B.提高模型泛化能力C.防止梯度消失或爆炸D.增加模型參數(shù)數(shù)量w7.以下關(guān)于池化層的說(shuō)法，正確的是（）A.池化層會(huì)減少模型的計(jì)算量B.池化層會(huì)增加模型的參數(shù)數(shù)量C.池化層只能進(jìn)行最大值池化D.池化層會(huì)改變數(shù)據(jù)的維度w8.深度學(xué)習(xí)中，模型的過(guò)擬合通常表現(xiàn)為（）A.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高，測(cè)試集準(zhǔn)確率低B.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率低，測(cè)試集準(zhǔn)確率高C.訓(xùn)練集和測(cè)試集準(zhǔn)確率都高D.訓(xùn)練集和測(cè)試集準(zhǔn)確率都低第II卷（非選擇題，共60分）w9.簡(jiǎn)答題（15分）簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)中反向傳播算法的基本原理。w10.簡(jiǎn)答題（15分）請(qǐng)說(shuō)明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積核大小、步長(zhǎng)和填充的作用。w11.材料分析題（15分）材料：在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，使用了一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型包含兩個(gè)卷積層和一個(gè)池化層，然后是全連接層進(jìn)行分類。在訓(xùn)練過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率不斷提高，但在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率卻停滯不前，甚至出現(xiàn)下降的情況。問(wèn)題：請(qǐng)分析可能導(dǎo)致這種情況的原因，并提出相應(yīng)的解決方法。w12.論述題（15分）論述深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用，并舉例說(shuō)明。答案：w1.Cw2.Bw3.Cw4.Dw5.Bw6.Dw7.Aw8.Aw9.反向傳播算法是用于計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度的算法。它從輸出層開(kāi)始，根據(jù)損失函數(shù)計(jì)算輸出層的梯度，然后反向傳播到隱藏層。在反向傳播過(guò)程中，通過(guò)鏈?zhǔn)椒▌t計(jì)算每個(gè)神經(jīng)元的梯度，從而更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于每個(gè)神經(jīng)元，先計(jì)算其對(duì)損失函數(shù)的梯度，然后根據(jù)梯度和輸入信號(hào)更新權(quán)重。這樣不斷迭代，使得損失函數(shù)逐漸減小，網(wǎng)絡(luò)的性能得到提升。w10.卷積核大小決定了卷積操作中感受野的大小，不同大小的卷積核可以捕捉不同尺度的特征。步長(zhǎng)控制卷積操作在輸入數(shù)據(jù)上的滑動(dòng)步長(zhǎng)，影響特征圖的尺寸。填充則是在輸入數(shù)據(jù)周圍添加額外的像素，以保持輸出特征圖的尺寸不變或進(jìn)行特定的調(diào)整，避免在卷積過(guò)程中丟失邊界信息。w11.原因可能是模型過(guò)擬合。過(guò)擬合時(shí)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但泛化能力差，在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳。解決方法包括：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使模型學(xué)習(xí)到更豐富的特征；進(jìn)行正則化，如L1或L2正則化，防止模型過(guò)于復(fù)雜；采用Dropout技術(shù)，隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元，減少模型的過(guò)擬合；提前停止訓(xùn)練，避免模型在訓(xùn)練集上過(guò)度訓(xùn)練。w12.深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中有廣泛應(yīng)用。例如機(jī)器翻譯，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型可以學(xué)習(xí)到源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的翻譯。又如文本分類，能對(duì)新聞、郵