2025年高職（人工智能技術(shù)應(yīng)用）深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）答題要求：以下每題有四個選項，其中只有一個選項是正確的，請將正確選項的序號填在括號內(nèi)。(總共8題，每題5分)w1.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于處理哪種類型的數(shù)據(jù)？（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.圖像數(shù)據(jù)D.時間序列數(shù)據(jù)w2.以下哪個激活函數(shù)在深度學(xué)習(xí)中具有緩解梯度消失問題的作用？（）A.Sigmoid函數(shù)B.Tanh函數(shù)C.ReLU函數(shù)D.Softmax函數(shù)w3.在反向傳播算法中，計算梯度的目的是（）。A.確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)B.更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)C.生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.評估模型性能w4.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時，以下哪種優(yōu)化器通常收斂速度較快？（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adamw5.對于一個具有多個隱藏層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其層數(shù)增加可能會導(dǎo)致（）。A.訓(xùn)練速度加快B.泛化能力增強C.梯度消失問題緩解D.過擬合風(fēng)險增加w6.以下關(guān)于池化層的說法，正確的是（）。A.池化層會增加參數(shù)數(shù)量B.池化層用于減少數(shù)據(jù)維度C.池化層能增強模型的表達能力D.池化層不改變數(shù)據(jù)的尺寸w7.在深度學(xué)習(xí)中，模型的訓(xùn)練誤差和測試誤差之間的關(guān)系通常是（）。A.訓(xùn)練誤差總是小于測試誤差B.訓(xùn)練誤差總是大于測試誤差C.訓(xùn)練誤差可能大于或小于測試誤差D.訓(xùn)練誤差等于測試誤差w8.以下哪種方法不屬于深度學(xué)習(xí)模型的正則化技術(shù)？（）A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.數(shù)據(jù)增強第II卷（非選擇題共60分）w9.簡答題：簡述深度學(xué)習(xí)中前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理。(10分)w10.簡答題：請說明BatchNormalization（批歸一化）的作用和原理。(10分)w11.材料分析題：材料：在一個圖像分類任務(wù)中，使用了一個簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型包含3個卷積層、2個池化層和1個全連接層。在訓(xùn)練過程中，發(fā)現(xiàn)模型的準(zhǔn)確率在訓(xùn)練集上不斷提高，但在測試集上卻沒有明顯提升，且出現(xiàn)了過擬合的跡象。問題：分析可能導(dǎo)致這種情況的原因，并提出相應(yīng)的解決措施。(20分)w12.算法設(shè)計題：請設(shè)計一個簡單的深度學(xué)習(xí)算法，用于預(yù)測房價。假設(shè)房價與房屋面積、房齡等因素有關(guān)。要求描述算法的主要步驟和使用的模型結(jié)構(gòu)。(20分)答案：w1.C；w2.C；w3.B；w4.D；w5.D；w6.B；w7.C；w8.D；w9.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、多個隱藏層和輸出層組成。工作原理是輸入數(shù)據(jù)依次經(jīng)過各層神經(jīng)元，通過權(quán)重計算得到輸出。隱藏層中的神經(jīng)元對輸入進行非線性變換，最終輸出層給出預(yù)測結(jié)果。信息從輸入層向前傳播，不反饋到前面的層。；w10.作用：加速收斂、減少梯度消失、提高泛化能力等。原理：對每一批數(shù)據(jù)進行歸一化處理，使數(shù)據(jù)的均值為0，方差為1，緩解內(nèi)部協(xié)變量偏移問題，讓模型訓(xùn)練更加穩(wěn)定。；w11.原因：模型可能過于復(fù)雜，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度；訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)分布差異等。解決措施：簡化模型結(jié)構(gòu)；增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)；采用正則化技術(shù)；使用Dropout等防止過擬合。；w12.算法步驟：收集房屋面積、房齡等數(shù)據(jù)作為特征。選擇合適的模型，如線性回歸模型或簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如歸一化。將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集。使用訓(xùn)練集訓(xùn)練